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N-dimensionale Index-Linearisierung für Hochleistungs-Arrays

Experten-Muster für die Verarbeitung mehrdimensionaler Daten in einem einzigen flachen Speicherblock. Die Linearisierung verbessert die Cache-Lokalität und Performance im Vergleich zu verschachtelten Pointern, die Pointer-Chasing verursachen.

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cpp

template <typename T, size_t W, size_t H, size_t D>
class Tensor {
    T data[W * H * D];
public:
    T& operator()(size_t x, size_t y, size_t z) {
        // Index linearization formula: z * (Width * Height) + y * Width + x
        return data[z * (W * H) + y * W + x];
    }
    constexpr size_t size() const { return W * H * D; }
};

Erklärung

T data[W * H * D];

Allokiert einen einzigen zusammenhängenden Speicherblock für alle Dimensionen.

data[z * (W * H) + y * W + x]

Berechnet den exakten 1D-Offset aus 3D-Koordinaten (x, y, z).

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