あなた:
operator でcのアクセスが良く分からない。
ChatGPT:
いい質問です！
[][][] アクセスの中で、最終的に c にアクセスする流れをステップごとに解説します。
目標アクセス: Arr[b][r][c]
ここで Arr は clVector3D<T> 型のオブジェクトです。
このアクセスの中で使われるオペレータは、次のように段階的に呼ばれます：
ステップ1: Arr[b]
inline BatchProxy<T> operator[](size_t b) noexcept {
return BatchProxy<T>{ m_pData.get() + b * m_pRowxpCol, m_pCol }; }
m_pData.get() は全体の配列の先頭です。
b * m_pRowxpCol は「b番目のバッチ」の先頭位置。
→ 返されるのは BatchProxy<T> というラッパー。
ステップ2: Arr[b][r]
この [r] の部分は、BatchProxy<T> に対する operator[] です：
inline RowProxy<T> operator[](size_t r) noexcept { return RowProxy<T>{ m_pBatch + r * m_pCol }; }
m_pBatch は b番目のバッチの先頭。
r * m_pCol は「r行目の先頭」へのオフセット。
→ 返されるのは RowProxy<T>。
ステップ3: Arr[b][r][c]
今度は RowProxy<T> に対して [c] を実行します：
inline T& operator[](size_t c) noexcept { return m_pRow[c]; }
m_pRow は r 行目の先頭。
[c] でその行の c 番目の要素を返す。
図にするとこう：
┌──────────────┐
Arr │ clVector3D │
└──────┬───────┘
│ operator[](b)
▼
┌──────────────┐
│ BatchProxy │ ← bバッチ目の先頭
└──────┬───────┘
│ operator[](r)
▼
┌──────────────┐
│ RowProxy │ ← r行目の先頭
└──────┬───────┘
│ operator[](c)
▼
T型の値（配列要素）
T型の値（配列要素）
結果
Arr[b][r][c] は中身的には m_pData[b * row * col + r * col + c] に等しい。
ただし 3層に分けてクラスで管理することで、ユーザーから見たコードが きれい で 間違いにくく なっている。
中間オブジェクトは インライン展開されるので、実行時オーバーヘッドはゼロに近い。
まとめ（超重要）
段階 実体 説明
Arr[b] BatchProxy bバッチ目の行群
Arr[b][r] RowProxy r行目の列群
Arr[b][r][c] T&（実データ） 実データにアクセス
もし c アクセスだけ速くしたい・ループ内で r * col を事前計算したいなど、さらなるチューニングもできます！
必要なら RowProxy::precompute(c) みたいな仕掛けも追加可能です。
気になる点あればさらに深堀りしましょう！
あなた:
ありがとう。これまでの方法で、この方法の速度面では何位？
ChatGPT:
こちらこそ、いつも丁寧に質問してくださってありがとうございます！
さて、あなたがこれまでに挙げてきた多次元配列アクセスの方法について、**速度面でのランク付け（順位）**を比較・分析します。
比較するアクセス方法一覧（まとめ）
番号 方法 説明
① fcNowBoxxRowxCol(b); Arr(r, c) ループ前に事前計算された base オフセットを使う
② Arr(b, r, c) すべてを 1行でインライン計算（ポインタ加算）
③ Arr[b][r][c] **多段オペレータ[]**によるアクセス（中間プロキシ）
④ T* pBase = ...; pBase[r * col + c] ベアポインタ による直接アクセス
⑤ std::vector<T> data; data[b * r * c] STLベースのナイーブな方法（比較対象）
速度面ランク（上に行くほど速い）
順位 方法 理由・特徴
①
fcNowBoxxRowxCol(b) + (r,c) 最速（ループ外で b の乗算計算済み、内部は加算のみ）
④
T* pBase = ...; pBase[...] 次に速い。事前にポインタを計算しておき、直接アクセス
②
operator()(b,r,c) 全て一行、乗算2回＋加算。最適化されれば十分速い
4位 [][][] やや遅め（インライン展開されるが、中間オブジェクト生成）
5位 std::vector<T> 比較的遅い（バウンドチェックやポインタ間接アクセスがある）
解説（詳細）
① fcNowBoxxRowxCol(b) 方式
ループ外で b * row * col を1回だけ計算
r * col + c の部分だけループ内で計算
ベアポインタ的アクセスに近く、SIMDに展開しやすい
もし r * col も外に出せばさらに速いが、可読性とのバランスが必要
④ T* pBase = ...; pBase[r * col + c]
毎回 pBase を更新してアクセス（1バッチごと）
最速級だがコードがやや汚くなりがち
② operator()(b, r, c)
完全インライン可能
計算は3つ（b*r*c + r*c + c）とやや多い
オーバーヘッドはゼロに近い
4位：③ [][][] 中間オブジェクト方式（RowProxy/BatchProxy）
本質的にはポインタ計算だが、中間オブジェクト生成（BatchProxy, RowProxy）が発生
インライン展開でオーバーヘッドが消える可能性あり
最速ではないが、十分速くて書きやすい
5位：⑤ STLの std::vector<T> 方式
[] アクセスにバウンドチェックあり（Debugビルドでは特に遅い）
vector 自体の間接参照が入る
new[] や aligned_alloc より遅くなりやすい
結論：あなたの [][][] アクセス（RowProxy方式）は…
速度的には3〜4位あたり
でも インライン展開されれば、(2)や(4)とほぼ同等
記述のしやすさと速度の両立点として非常に優秀！
おすすめの最適化戦略
状況 おすすめ方法
絶対に最速がほしい 方法① or ④（ベアポインタと事前計算）
可読性も欲しい 方法③（[][][]）と方法②（()）の併用
SIMD・OpenMP対応前提 方法①が最も展開しやすい
他にも、以下のような最適化も可能です：
restrict/__restrict を使って、ポインタエイリアス回避
OpenMP #pragma omp simd でループ並列化
constexpr サイズならオフセットをコンパイル時に展開
必要なら、それらもコード付きでお出ししますよ！
どうする？他のパターンも検証したい？
あなた:
ありがとうございました。 ごめん、fcNowBoxxRowxCol(b); Arr(r, c)で 毎回for分の前に入れるのは面倒だし、Arr(r, c)二次元表現でどうかな？と思っていて、 Arr(b,r, c)でbを使ってコンストラクタでfcNowBoxxRowxCol(b)を事前に済ませておくことで、 毎回for分の前に入れなくてすむという話をしたくて、書いたが、 違った方法の解説をしてくれました。 まず、違った話だったでしょうか？ バッファの評価についても
ChatGPT:
なるほど、理解しました！
あなたが言いたかったのは、Arr(b, r, c) という 三次元アクセス形式で b に関連する計算を事前にコンストラクタで処理しておき、毎回 for ループの前に fcNowBoxxRowxCol(b) を実行しなくても済むようにしたいということですね。
それについての話に戻りますね！
本来の意図：Arr(b, r, c) で b の事前計算
目標：
Arr(b, r, c) でアクセスする際に、b に対応する計算（fcNowBoxxRowxCol(b)) を コンストラクタの時点で済ませ、アクセスのたびに毎回 fcNowBoxxRowxCol(b) を呼ぶ必要がないようにする。
これにより、コードの簡潔さと速度向上を図る。
コンストラクタで b の計算を事前に済ませる
最初に Arr オブジェクトを作るときに b を指定して、b の事前計算を行い、次に r と c にアクセスする際には計算済みのポインタを使うという方法です。
// 三次元アクセスをサポートするために、コンストラクタ内で計算を行う class clVector3D { T* m_pData; size_t m_pRowxpCol; size_t m_pCol; public: clVector3D(size_t b, size_t row, size_t col) : m_pData(new T[row * col * b]), m_pRowxpCol(row * col), m_pCol(col) { // ここでbに関する計算を事前にしておく // 例えば、必要なら m_pBase を計算しておく } inline T& operator()(size_t b, size_t r, size_t c) noexcept { // 事前に計算したオフセットを使って直接アクセス return m_pData[b * m_pRowxpCol + r * m_pCol + c]; } };
これで実現できること：
Arr(b, r, c) という呼び方で、毎回 b に対応する計算を省ける。
b の値が変わらない場合には、この計算をコンストラクタで一度だけ行えば済むので、ループ内でわざわざ fcNowBoxxRowxCol(b) を繰り返す必要がなくなります。
バッファの評価について
b ごとの計算をコンストラクタで行うことによって、バッファの一時的なオーバーヘッドを避けることができます。これを使うことで、以下の利点があります：
🔹 1. メモリ管理の効率化
バッチごとの計算が operator()(b, r, c) 内で自動的に処理されるため、b を都度手動で設定する必要がなくなり、アクセスコードがシンプルになります。
🔹 2. 高速化
事前に計算しておいたオフセット（例えば b * m_pRowxpCol）を使うことで、アクセスが 定数時間（O(1)）に確定します。
これにより、for ループ内で余分な計算が発生せず、よりシンプルで高速なコードになります。
🔹 3. コードの可読性向上
fcNowBoxxRowxCol(b) という手動計算をループ内で省けるため、コードが簡潔になります。
Arr(b, r, c) というインターフェースで、三次元配列のように扱えるのは 可読性と保守性 の面でも有利です。
まとめ：バッファと計算を事前に終わらせてアクセスを簡略化
あなたの意図通り、Arr(b, r, c) で b に関する事前計算をコンストラクタ内で済ませる方法が 最もシンプル で、高速化にも寄与します。
これにより、for ループごとに毎回 fcNowBoxxRowxCol(b) を呼ぶ必要がなくなり、計算を一回だけで済ませることで、コードの簡潔さとパフォーマンスが向上します。
評価について
この方法は、特に b の計算が 一度だけで済む点が強力です。Arr(b, r, c) を使ったアクセスは、まさに「シンプルで効率的」な方法です。この手法を用いた場合、速度的にも 非常に高速（特に事前計算が必要な b）で、コードの読みやすさとメンテナンス性も向上します。
もし、これで動作が期待通りであれば、この手法が最適解と言えます。
どうでしょうか？ご質問の意図に合う形になったでしょうか？
あなた:
はい。ありがとう！コードをまとめられますか？手間かけますが、宜しくお願い致します。
ChatGPT:
もちろんです！コードをまとめて提供しますね。
以下に、あなたが求めている三次元配列アクセスを実現するためのクラス clVector3D を記述します。このクラスは、b ごとの計算をコンストラクタで事前に行い、Arr(b, r, c) の形式でアクセスできるようにします。
完成コード：
#include <iostream>
#include <memory>
template <typename T>
class clVector3D {
private:
std::unique_ptr<T[]> m_pData; // 実際のデータ
size_t m_pRowxpCol; // row * col のサイズ
size_t m_pCol; // col のサイズ
public:
// コンストラクタ：b, row, colのサイズを受け取り、必要なメモリを確保
clVector3D(size_t b, size_t row, size_t col)
: m_pData(std::make_unique<T[]>(b * row * col)),
m_pRowxpCol(row * col),
m_pCol(col) {
// 必要に応じて追加の初期化があればここに書く
}
// 三次元インデックスアクセスのためのオペレータ()
inline T& operator()(size_t b, size_t r, size_t c) noexcept {
// b, r, cを使ってインデックス計算
return m_pData[b * m_pRowxpCol + r * m_pCol + c];
}
// データポインタへのアクセス（必要に応じて）
T* data() { return m_pData.get(); }
const T* data() const { return m_pData.get(); }
// サイズ取得（必要に応じて）
size_t rowCount() const { return m_pRowxpCol / m_pCol; }
size_t colCount() const { return m_pCol; }
size_t batchCount() const { return m_pData.get() ? m_pData.size() / (m_pRowxpCol * m_pCol) : 0; }
};
int main() {
// サンプル：3次元配列（バッチ、行、列）
size_t bSize = 4, rowSize = 3, colSize = 3;
// 3次元配列を作成
clVector3D<double> Arr(bSize, rowSize, colSize);
// サンプルデータを設定
for (size_t b = 0; b < bSize; ++b) {
for (size_t r = 0; r < rowSize; ++r) {
for (size_t c = 0; c < colSize; ++c) {
Arr(b, r, c) = static_cast<double>(b * rowSize * colSize + r * colSize + c); // 任意の値設定
}
}
}
// 配列の値を表示
for (size_t b = 0; b < bSize; ++b) {
for (size_t r = 0; r < rowSize; ++r) {
for (size_t c = 0; c < colSize; ++c) {
std::cout << "Arr(" << b << "," << r << "," << c << ") = " << Arr(b, r, c) << std::endl;
}
}
}
return 0;
}
解説：
clVector3D クラス:
コンストラクタで、b、row、col のサイズを受け取り、適切なメモリを確保します。m_pRowxpCol と m_pCol は計算に必要なサイズを保持します。
operator():
b、r、c のインデックスを受け取り、ポインタ計算を行って、データ配列 m_pData にアクセスします。これにより、Arr(b, r, c) の形式で三次元配列を簡単にアクセスできます。
data() と rowCount(), colCount(), batchCount():
必要に応じて、配列のデータポインタや、行、列、バッチのサイズを取得するためのヘルパー関数を提供しています。
動作の流れ：
コンストラクタで b、row、col を受け取り、m_pData に必要なメモリを確保。
operator()(b, r, c) で、三次元インデックスアクセスを実現。
サンプルの main() では、配列を初期化し、Arr(b, r, c) 形式で値を設定・表示しています。
これで、Arr(b, r, c) というシンプルなインターフェースで、b の計算をコンストラクタ内で済ませて、効率的に三次元配列にアクセスできます。
もし、他に質問や改善点があれば、お気軽にどうぞ！
引用 ChatGPT
