读取双打矩阵的有效方法

时间:2014-01-14 03:45:52

标签: java matrix io performance

在所有双打的清晰矩阵中读取的快速方法是什么(在此矩阵中没有遗漏的元素)。大多数条目都是非零双精度,可能30%为零。尺寸约为100万行和100列。

我正在使用的功能如下。然而,对于超过1千兆字节的矩阵来说,这是非常慢的。

我怎样才能更快地完成这项工作?是否有以下任何帮助: - 而不是保存为csv并读取它,尝试保存为二进制格式或其他格式。 - 将矩阵转置到数据文件中,然后逐列读取,而不是像下面的函数那样逐行读取。 - 以某种方式将矩阵序列化为Java对象以进行重新读取。

 private static Vector<Vector<Double>> readTXTFile(String csvFileName, int skipRows) throws IOException {
     String line = null;
     BufferedReader stream = null;
     Vector<Vector<Double>> csvData = new Vector<Vector<Double>>();

     try {
         stream = new BufferedReader(new FileReader(csvFileName));
         int count = 0;
         while ((line = stream.readLine()) != null) {
            count += 1;
            if(count <= skipRows) {
                continue;
            }
             String[] splitted = line.split(",");
             Vector<Double> dataLine = new Vector<Double>(splitted.length);
             for (String data : splitted) {
                 dataLine.add(Double.valueOf(data));
             }

            csvData.add(dataLine);
         }
     } finally {
         if (stream != null)
             stream.close();
     }

     return csvData;
 }

1 个答案:

答案 0 :(得分:3)

我更改了你的代码以摆脱所有Vector和Double对象的创建,转而使用固定大小的矩阵(假设你知道或者可以提前计算文件中的行数和列数) )。

我向其投掷了500,000行文件,并且看到了大约25%的改进。

private static double[][] readTXTFile(String csvFileName, int skipRows) throws IOException {
    BufferedReader stream = null;
    int totalRows = 500000, totalColumns = 6;
    double[][] matrix = new double[totalRows][totalColumns];

    try {
        stream = new BufferedReader(new FileReader(csvFileName));
        for (int currentRow = 0; currentRow < totalRows; currentRow++) {
            String line = stream.readLine();
            if (currentRow <= skipRows) {
                continue;
            }
            String[] splitted = line.split(",");
            for (int currentColumn = 0; currentColumn < totalColumns; currentColumn++) {
                matrix[currentRow][currentColumn] = Double.parseDouble(splitted[currentColumn]);
            }
        }
    } finally {
        if (stream != null) {
            stream.close();
        }
    }
    return matrix;
}