1 | // This file is part of Eigen, a lightweight C++ template library
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2 | // for linear algebra.
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4 | // Copyright (C) 2008 Benoit Jacob <jacob.benoit.1@gmail.com>
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6 | // This Source Code Form is subject to the terms of the Mozilla
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7 | // Public License v. 2.0. If a copy of the MPL was not distributed
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8 | // with this file, You can obtain one at http://mozilla.org/MPL/2.0/.
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10 | #include "main.h"
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12 | template<typename MatrixType> void matrixVisitor(const MatrixType& p)
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13 | {
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14 | typedef typename MatrixType::Scalar Scalar;
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15 |
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16 | int rows = p.rows();
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17 | int cols = p.cols();
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18 |
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19 | // construct a random matrix where all coefficients are different
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20 | MatrixType m;
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21 | m = MatrixType::Random(rows, cols);
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22 | for(int i = 0; i < m.size(); i++)
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23 | for(int i2 = 0; i2 < i; i2++)
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24 | while(m(i) == m(i2)) // yes, ==
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25 | m(i) = ei_random<Scalar>();
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26 |
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27 | Scalar minc = Scalar(1000), maxc = Scalar(-1000);
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28 | int minrow=0,mincol=0,maxrow=0,maxcol=0;
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29 | for(int j = 0; j < cols; j++)
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30 | for(int i = 0; i < rows; i++)
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31 | {
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32 | if(m(i,j) < minc)
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33 | {
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34 | minc = m(i,j);
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35 | minrow = i;
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36 | mincol = j;
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37 | }
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38 | if(m(i,j) > maxc)
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39 | {
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40 | maxc = m(i,j);
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41 | maxrow = i;
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42 | maxcol = j;
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43 | }
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44 | }
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45 | int eigen_minrow, eigen_mincol, eigen_maxrow, eigen_maxcol;
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46 | Scalar eigen_minc, eigen_maxc;
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47 | eigen_minc = m.minCoeff(&eigen_minrow,&eigen_mincol);
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48 | eigen_maxc = m.maxCoeff(&eigen_maxrow,&eigen_maxcol);
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49 | VERIFY(minrow == eigen_minrow);
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50 | VERIFY(maxrow == eigen_maxrow);
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51 | VERIFY(mincol == eigen_mincol);
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52 | VERIFY(maxcol == eigen_maxcol);
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53 | VERIFY_IS_APPROX(minc, eigen_minc);
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54 | VERIFY_IS_APPROX(maxc, eigen_maxc);
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55 | VERIFY_IS_APPROX(minc, m.minCoeff());
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56 | VERIFY_IS_APPROX(maxc, m.maxCoeff());
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57 | }
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58 |
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59 | template<typename VectorType> void vectorVisitor(const VectorType& w)
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60 | {
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61 | typedef typename VectorType::Scalar Scalar;
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62 |
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63 | int size = w.size();
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64 |
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65 | // construct a random vector where all coefficients are different
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66 | VectorType v;
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67 | v = VectorType::Random(size);
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68 | for(int i = 0; i < size; i++)
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69 | for(int i2 = 0; i2 < i; i2++)
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70 | while(v(i) == v(i2)) // yes, ==
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71 | v(i) = ei_random<Scalar>();
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72 |
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73 | Scalar minc = Scalar(1000), maxc = Scalar(-1000);
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74 | int minidx=0,maxidx=0;
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75 | for(int i = 0; i < size; i++)
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76 | {
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77 | if(v(i) < minc)
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78 | {
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79 | minc = v(i);
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80 | minidx = i;
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81 | }
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82 | if(v(i) > maxc)
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83 | {
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84 | maxc = v(i);
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85 | maxidx = i;
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86 | }
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87 | }
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88 | int eigen_minidx, eigen_maxidx;
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89 | Scalar eigen_minc, eigen_maxc;
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90 | eigen_minc = v.minCoeff(&eigen_minidx);
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91 | eigen_maxc = v.maxCoeff(&eigen_maxidx);
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92 | VERIFY(minidx == eigen_minidx);
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93 | VERIFY(maxidx == eigen_maxidx);
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94 | VERIFY_IS_APPROX(minc, eigen_minc);
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95 | VERIFY_IS_APPROX(maxc, eigen_maxc);
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96 | VERIFY_IS_APPROX(minc, v.minCoeff());
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97 | VERIFY_IS_APPROX(maxc, v.maxCoeff());
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98 | }
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99 |
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100 | void test_eigen2_visitor()
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101 | {
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102 | for(int i = 0; i < g_repeat; i++) {
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103 | CALL_SUBTEST_1( matrixVisitor(Matrix<float, 1, 1>()) );
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104 | CALL_SUBTEST_2( matrixVisitor(Matrix2f()) );
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105 | CALL_SUBTEST_3( matrixVisitor(Matrix4d()) );
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106 | CALL_SUBTEST_4( matrixVisitor(MatrixXd(8, 12)) );
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107 | CALL_SUBTEST_5( matrixVisitor(Matrix<double,Dynamic,Dynamic,RowMajor>(20, 20)) );
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108 | CALL_SUBTEST_6( matrixVisitor(MatrixXi(8, 12)) );
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109 | }
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110 | for(int i = 0; i < g_repeat; i++) {
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111 | CALL_SUBTEST_7( vectorVisitor(Vector4f()) );
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---|
112 | CALL_SUBTEST_4( vectorVisitor(VectorXd(10)) );
|
---|
113 | CALL_SUBTEST_4( vectorVisitor(RowVectorXd(10)) );
|
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114 | CALL_SUBTEST_8( vectorVisitor(VectorXf(33)) );
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115 | }
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116 | }
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