表示按行優化的列數據vs列與平坦

在D3中，我需要將加載實驗室樣本可視化爲8行x 12列或類似的塑料2D平板。 有時候我會一次加載一行，有時候我會加載一列，偶爾會加載平坦的1D 0..95或其他排序。 基數D3 data（）結構應該將行嵌套在列中（還是反之），還是應該保持一維？表示按行優化的列數據vs列與平坦

表示針對列[columns [rows []]優化的數據使得在按行加載時代碼複雜，反之亦然。將其表示爲平面[0..95]是通用的，但需要計算2D模式的所有行和列參考。我寧願將所有的訂單都引用到一個共同的基礎上，但迄今爲止這是一個雙贏的主張。我傾向於一維平臺並進行數學運算。有雙贏嗎？ 有沒有一種方法來參數化或顛倒順序，並對它們進行優化？

來源

2013-03-08 user2147226

我相信你的情況下，最好的實施將是一個Associative array（具體來說，一個hash table實施）。鍵將是座標，值將是您存儲的數據。根據您的編程語言，您需要以某種方式處理密鑰。

實施例：

[0,0,0] -> someData(1,2,3,4,5) 
[0,0,1] -> someData(4,2,4,6,2) 
[0,0,2] -> someData(2,3,2,1,5)

使用一個簡單的關聯數組會給你大插入速度和讀速度，但是，如果需要的數據塊的一些複雜的選擇代碼將變得一團糟。在這種情況下，使用某些數據庫可能是合理的（雖然比關聯數組的hashmap實現要慢）。它可以讓你批量查詢一些特定的數據。例如，你可以使用一個簡單的查詢中獲取數據的整行（或幾行）：

SELECT * FROM data WHERE x=1 AND y=2 ORDER BY z ASC

或者，假設從3D數據的中間選擇一個2x2x2的立方體：

SELECT * FROM data WHERE x>=5 AND x <=6 AND y>=10 AND Y<=11 AND z >=3 AND z <=4 ORDER BY x ASC, y ASC, z ASC

編輯： 另一個想法是，如果尺寸的大小在運行時不會改變 - 您應該使用所有數學自己的1維數組，因爲它是最快的解決方案。如果嘗試將三維數組初始化爲數組數組，則每次對元素進行讀/寫操作都需要在內存中追加2次跳轉才能找到所需的地址。然而，編寫一些功能，如：

int pos(w,h, x,y,z) {return z*w*h+y*w+x;} //w,h - dimensions, x,y,z, - position

會讓它由大多數編譯器內聯，並且相當快。

來源

2013-03-08 07:00:47 bezmax

表示按行優化的列數據vs列與平坦

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