检查 Julia 中的视图是否连续

Question

我有一个 N 维的 julia 数组和一个切片视图。有没有办法检查这个视图是否连续（在 NumPy 中是

a.flags["F"]

）？看来

Base.iscontiguous

不是答案。

a = ones((1,1,1))
t = (1:1, 1:1, 1:1)
v = @view a[t...]
println(Base.iscontiguous(v))  # false
Base.iscontiguous(a[t...])  # MethodError: no method matching iscontiguous(::Array{Float64, 3}) 

这里我知道底层数据块是连续的，但是有没有办法检查它以获得更复杂的视图？

Answer 1

iscontiguous

实施：

    iscontiguous(A::SubArray) = iscontiguous(typeof(A))
    iscontiguous(::Type{<:SubArray}) = false
    iscontiguous(::Type{<:FastContiguousSubArray}) = true

你的

view

不是

FastContiguousSubArray

:

    julia> typeof(v)
    SubArray{Float64, 3, Array{Float64, 3}, Tuple{UnitRange{Int64}, UnitRange{Int64}, UnitRange{Int64}}, false}

哪里

    help?> SubArray
    search: SubArray BitArray Array DenseArray StridedArray
    
      SubArray{T,N,P,I,L} <: AbstractArray{T,N}
    
      N-dimensional view into a parent array (of type P) with an element type T, restricted by a tuple of indices (of type
      I). L is true for types that support fast linear indexing, and false otherwise. [...]

您还可以通过以下方式验证：

    julia> Base.viewindexing(v.indices)
    IndexCartesian()

查看

手册

中的

Linear indexing部分。