能否直接访问Eigen稀疏矩阵的OuterStarts及相关内部数组？

嘿，这个问题问到点子上了——Eigen的稀疏矩阵底层接口其实设计得很灵活，我来给你理清楚：

一、能不能直接获取这些底层数组？ #

当然可以！不过要注意Eigen的稀疏矩阵分压缩格式和非压缩格式，不同格式的接口略有区别：

压缩格式（默认存储方式，比如CompressedRowMajor/CompressedColumnMajor） #

这是最常用的存储格式，底层没有单独的InnerNNZs数组（信息已整合到外层索引里），其他三个数组可以直接通过成员函数获取：

• OuterStarts（外层起始索引数组）：用mat.outerIndexPtr()，返回Index*类型指针，直接指向底层数组
• InnerIndices（内层索引数组）：mat.innerIndexPtr()
• Values（数值数组）：mat.valuePtr()

非压缩格式（比如不带Compressed前缀的RowMajor/ColMajor） #

这种格式保留了InnerNNZs数组，四个数组都能直接获取：

• OuterStarts：依旧是mat.outerIndexPtr()
• InnerIndices：mat.innerIndexPtr()
• Values：mat.valuePtr()
• InnerNNZs：mat.innerNonZeroPtr()

这些接口都是Eigen官方提供的，高效且安全，优先用它们就好，不用自己造轮子。

二、如果特殊情况没法直接获取，怎么简洁实现？ #

如果因为某些限制（比如非常旧的Eigen版本）没法用上述接口，自己生成OuterStarts数组的话，可以优化你提到的遍历方法，不用逐个元素计数（当然逐个计数也没问题，只是下面的方式更高效）：

// 示例：生成OuterStarts数组
Eigen::SparseMatrix<double> mat;
// 假设mat已经完成初始化
std::vector<Eigen::Index> outer_starts(mat.outerSize() + 1, 0);
Eigen::Index total_nnz = 0;

for (Eigen::Index k = 0; k < mat.outerSize(); ++k) {
    outer_starts[k] = total_nnz;
    // 非压缩格式可以直接用innerNonZeroPtr获取当前外层的非零数
    total_nnz += mat.innerNonZeroPtr()[k];
    // 如果是压缩格式，就遍历当前外层的所有元素计数
    // for (Eigen::SparseMatrix<double>::InnerIterator it(mat, k); it; ++it) {
    //     total_nnz++;
    // }
}
outer_starts[mat.outerSize()] = total_nnz;

这样生成的outer_starts数组就和底层的OuterStarts完全一致了。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Mindong