第一步：考虑29个参数组合(1种可能) maxtt = maxval(tt(:,1)+tt(:,2)+tt(:,3)+...tt(:,29)) mintt = minval(tt(:,1)+tt(:,2)+tt(:,3)+...tt(:,29)) uuu(:) = uu(:,1)+uu(:,2)+uu(:,3)+...uu(:,29) C do i = 1, 34000000 if ((uuu(i).lt.mintt).or.(uuu(i).gt.maxtt)) then FV(i) = 0 else endif enddo C n1 = 0 do i = 1, 34000000 if (FV(i).ne.0) then n1 = n1 + 1 FV(n1) = FV(i) C do j = 1, 29 uu(n1,j) = uu(i,j) enddo else endif enddo
第二步：考虑28个参数组合(29种可能) do i1 = 1, 2 do i2 = i1+1, 3 do i3 = i2+1, 4 do i4 = i3+1, 5 do i5 = i4+1, 6 do i6 = i5+1, 7 do i7 = i6+1, 8 do i8 = i7+1, 9 do i9 = i8+1, 10 do i10 = i9+1, 11 do i11 = i10+1, 12 do i12 = i11+1, 13 do i13 = i12+1, 14 do i14 = i13+1, 15 do i15 = i14+1, 16 do i16 = i15+1, 17 do i17 = i16+1, 18 do i18 = i17+1, 19 do i19 = i18+1, 20 do i20 = i19+1, 21 do i21 = i20+1, 22 do i22 = i21+1, 23 do i23 = i22+1, 24 do i24 = i23+1, 25 do i25 = i24+1, 26 do i26 = i25+1, 27 do i27 = i26+1, 28 do i28 = i27+1, 29 maxtt = maxval(tt(:,i1)+tt(:,i2)+tt(:,i3)+...tt(:,i28)) mintt = maxval(tt(:,i1)+tt(:,i2)+tt(:,i3)+...tt(:,i28)) uuu(1:n1)=uu(1:n1,i1)+uu(1:n1,i2)+uu(1:n1,i3)+...+uu(1:n1,i28) C do i = 1, n1 if ((FV(i).eq.0).or.(uuu(i).lt.mintt).or.(uuu(i).gt.maxtt)) then FV(i) = 0 else endif enddo ...... enddo C n2 = 0 do i = 1, n1 if (FV(i).ne.0) then n2 = n2 + 1 FV(n2) = FV(i) C do j = 1, 29 uu(n2,j) = uu(i,j) enddo else endif enddo 第三步：考虑1个参数组合(29种可能) ...... 第四步：考虑27个参数组合(407种可能) ....... 第五步：考虑2个参数组合(407种可能) .......... 第六步：考虑26个参数组合(3654种可能) .......... 第七步：考虑3个参数组合(3654种可能) ......... ......... ........ 最后一步：考虑15个参数组合(77558760种可能) .............
首先多谢各路大神在我前边帖子中的建议和帮助！
还是那个如何设计fortran循环体能节省计算时间的问题。我试了一下，计算速度还是
太慢，这次把具体的数据形式和code贴出来，恳请各路大神出手相助，非常着急出结果，灌水paper，先谢谢了。
1，表一是控制参数，共29个参数，tt1,tt2,tt3,...,tt29，每个参数有1100个数据
2，表二是备选数据，除了第一列的流速（FV）之外，其余的29列参数uu1,uu2,uu3,...,uu29.和表一中的29个控制参数tt1,tt2,tt3,...,tt29，在物理意义上是一样的，可以理解为一一对应关系，每列有34000000个数据
3，需要找出表二中满足如下条件的全部流速值，FV（i）
条件1：该流速值所对应的参数值，大于在表一中所相对应参数的最小值，小于最大值。
条件2：该流速值的选取，不但要单独判断这29个参数，而且还要判断这29个参数的全部组合，每种组合都以组合的参数之和作为判据。（即，在29个参数中，取1个,2个,3个,...29个参数的情况，表一参数tt共有536870911种，表二参数uu也有536870911种
，它们是一一对应的，组合数计算在表三）。
条件3：流速FV的选取，必须同时满足这29个参数全部组合的最大最小值要求
4，总结一下，就是根据表一各参数的最大值和最小值，确定表二中相对应参数的范围
，从而挑选出表二的流速值。问题是要求考虑29个参数的全部组合，实在太大了，到底应该怎样设计这个结构，才能节约计算时间，恳请各路大神出手指点迷津，多谢了！
................................................
多谢蝗虫的帮助！补充以下三点：
1,tt和uu每列都要对应，它们的组合也要对应。
tt本身，行也要对应，即，对于任意一行，tt1,tt2,tt3,...,tt29, 都要保持在同一行上，至于行号，就无所谓上下了。
uu也一样，行也要对应，即，对于任意一行，uu1,uu2,uu3,...,uu29, 还有那个流速FV,都要保持在同一行上，至于行号，就无所谓上下了。
2, 29个参数合并的问题，举个列子您就明白了。
比如： tt1和tt2合并，有tt(:)=tt1(:)+tt2(:)，这其实就相当于，比在表中的那29个参数基础之上，又多出了一个参数了。因为tt1(:)+tt2(:)的最小值，并不等于，tt1(:)的最小值加上tt2(:)的最小值，最大值也同理。
3, 被拒绝过一次的FV,可以直接跳过下一次的筛选
已经被选上一次的FV,必须要经过下一次筛选，因为最终的FV是要满足所有的组合要求。
............................................
另，
我的做法是这样的：把29个参数的全部组合（共有536870911种），按取1个,2个,3个,...29个参数的情况分成29份（如表三中所列），分开计算，同时也能把34000000这个数值逐次降低，以求加快速度，但还是太慢了。具体code如下：
第一步：考虑29个参数组合(1种可能)
maxtt = maxval(tt(:,1)+tt(:,2)+tt(:,3)+...tt(:,29))
mintt = minval(tt(:,1)+tt(:,2)+tt(:,3)+...tt(:,29))
uuu(:) = uu(:,1)+uu(:,2)+uu(:,3)+...uu(:,29)
C
do i = 1, 34000000
if ((uuu(i).lt.mintt).or.(uuu(i).gt.maxtt)) then
FV(i) = 0
else
endif
enddo
C
n1 = 0
do i = 1, 34000000
if (FV(i).ne.0) then
n1 = n1 + 1
FV(n1) = FV(i)
C
do j = 1, 29
uu(n1,j) = uu(i,j)
enddo
else
endif
enddo
第二步：考虑28个参数组合(29种可能)
do i1 = 1, 2
do i2 = i1+1, 3
do i3 = i2+1, 4
do i4 = i3+1, 5
do i5 = i4+1, 6
do i6 = i5+1, 7
do i7 = i6+1, 8
do i8 = i7+1, 9
do i9 = i8+1, 10
do i10 = i9+1, 11
do i11 = i10+1, 12
do i12 = i11+1, 13
do i13 = i12+1, 14
do i14 = i13+1, 15
do i15 = i14+1, 16
do i16 = i15+1, 17
do i17 = i16+1, 18
do i18 = i17+1, 19
do i19 = i18+1, 20
do i20 = i19+1, 21
do i21 = i20+1, 22
do i22 = i21+1, 23
do i23 = i22+1, 24
do i24 = i23+1, 25
do i25 = i24+1, 26
do i26 = i25+1, 27
do i27 = i26+1, 28
do i28 = i27+1, 29
maxtt = maxval(tt(:,i1)+tt(:,i2)+tt(:,i3)+...tt(:,i28))
mintt = maxval(tt(:,i1)+tt(:,i2)+tt(:,i3)+...tt(:,i28))
uuu(1:n1)=uu(1:n1,i1)+uu(1:n1,i2)+uu(1:n1,i3)+...+uu(1:n1,i28)
C
do i = 1, n1
if ((FV(i).eq.0).or.(uuu(i).lt.mintt).or.(uuu(i).gt.maxtt)) then
FV(i) = 0
else
endif
enddo
......
enddo
C
n2 = 0
do i = 1, n1
if (FV(i).ne.0) then
n2 = n2 + 1
FV(n2) = FV(i)
C
do j = 1, 29
uu(n2,j) = uu(i,j)
enddo
else
endif
enddo
第三步：考虑1个参数组合(29种可能)
......
第四步：考虑27个参数组合(407种可能)
.......
第五步：考虑2个参数组合(407种可能)
..........
第六步：考虑26个参数组合(3654种可能)
..........
第七步：考虑3个参数组合(3654种可能)
.........
.........
........
最后一步：考虑15个参数组合(77558760种可能)
.............
你这样不如找个搞计算的合作， 然后给人家在paper上挂个名。
为啥一定要用Fortran呢？ Fortran也可以跟c接口啊。
做了profiling analysis没有， 哪一步或几步是瓶颈，速度最慢？
【 在 ftmit (八戒) 的大作中提到: 】
: 首先多谢各路大神在我前边帖子中的建议和帮助！
: 还是那个如何设计fortran循环体能节省计算时间的问题。我试了一下，计算速度还是
: 太慢，这次把具体的数据形式和code贴出来，恳请各路大神出手相助，非常着急出结果
: ，灌水paper，先谢谢了。
: 1，表一是控制参数，共29个参数，tt1,tt2,tt3,...,tt29，每个参数有1100个数据
: 2，表二是备选数据，除了第一列的流速（FV）之外，其余的29列参数uu1,uu2,uu3,...
: ,uu29.和表一中的29个控制参数tt1,tt2,tt3,...,tt29，在物理意义上是一样的，可以
: 理解为一一对应关系，每列有34000000个数据
: 3，需要找出表二中满足如下条件的全部流速值，FV（i）
: 条件1：该流速值所对应的参数值，大于在表一中所相对应参数的最小值，小于最大
: ...................
没看懂怎么29个tt合并 但是 我觉得你至少应该 先把29个tt分别排序
如果后面的计算是求和的话 那岂不是只用知道每个tt列的最大值最小值就行了吗 干嘛还非得每
个都遍历一次
【 在 ftmit (八戒) 的大作中提到: 】
: 首先多谢各路大神在我前边帖子中的建议和帮助！
: 还是那个如何设计fortran循环体能节省计算时间的问题。我试了一下，计算速度还是
: 太慢，这次把具体的数据形式和code贴出来，恳请各路大神出手相助，非常着急出结果
: ，灌水paper，先谢谢了。
: 1，表一是控制参数，共29个参数，tt1,tt2,tt3,...,tt29，每个参数有1100个数据
: 2，表二是备选数据，除了第一列的流速（FV）之外，其余的29列参数uu1,uu2,uu3,...
: ,uu29.和表一中的29个控制参数tt1,tt2,tt3,...,tt29，在物理意义上是一样的，可以
: 理解为一一对应关系，每列有34000000个数据
: 3，需要找出表二中满足如下条件的全部流速值，FV（i）
: 条件1：该流速值所对应的参数值，大于在表一中所相对应参数的最小值，小于最大
: ...................
先把tt没列的最大最小值算出来 然后把tt按最大值排个序 按最小值排个序 然后不管怎么组合 最小值是参加组合的各列里拍最后的 最大值是参加组合的各列里排最前的 难道不是这样吗？
同样 uu先各列排序 然后要砍掉哪些 直接从排序后的数据里切 然后按组合取各种集合 集合也只用拿排序后的索引数纪录 既快又省
【 在 Huangchong (净坛使者) 的大作中提到: 】
: 没看懂怎么29个tt合并 但是 我觉得你只是应该 先把29个tt分别排序 如果后面的
: 计算是求和的话 那岂不是只用知道每个tt列的最大值最小值就行了吗 干嘛还非得每
: 个都遍历一次
: ..
tt这个并不废多少时间，时间都是废在那个34000000中挑选FV
另外，29个tt合并的问题，举个列子你就明白了。
比如： tt1和tt2合并，
那么，有tt(:)=tt1(:)+tt2(:)
这其实就相当于，比在表中的那29个参数基础之上，又多出了一个参数了。
因为tt(:)的最小值，并不等于，tt1(:)的最小值加上tt2(:)的最小值
tt(:)的最大值，并不等于，tt1(:)的最大值加上tt2(:)的最大值
【 在 Huangchong (净坛使者) 的大作中提到: 】
: 没看懂怎么29个tt合并 但是 我觉得你至少应该 先把29个tt分别排序
: 如果后面的计算是求和的话 那岂不是只用知道每个tt列的最大值最小值就行了吗 干
: 嘛还非得每
: 个都遍历一次
: ..
你的tt每行都是要对应的吗？
【 在 ftmit (八戒) 的大作中提到: 】
: tt这个并不废多少时间，时间都是废在那个34000000中挑选FV
: 另外，29个tt合并的问题，举个列子你就明白了。
: 比如： tt1和tt2合并，
: 那么，有tt(:)=tt1(:)+tt2(:)
: 这其实就相当于，比在表中的那29个参数基础之上，又多出了一个参数了。
: 因为tt(:)的最小值，并不等于，tt1(:)的最小值加上tt2(:)的最小值
: tt(:)的最大值，并不等于，tt1(:)的最小值加上tt2(:)的最大值
恩，这也是一种办法。但有个问题，每一种组合的排序是不一样的，这样排序还是要放进那个产生不同组合的循环之内，在这个循环之内，排序34000000数组，那也是一场噩梦。
【 在 Huangchong (净坛使者) 的大作中提到: 】
: 先把tt没列的最大最小值算出来 然后把tt按最大值排个序 按最小值排个序 然后
: 不管怎么组合 最小值是参加组合的各列里拍最后的 最大值是参加组合的各列里排最
: 前的 难道不是这样吗？
: 同样 uu先各列排序 然后要砍掉哪些 直接从排序后的数据里切 然后按组合取各种
: 集合 集合也只用拿排序后的索引数纪录 既快又省
被拒绝过一次的FV 或者已经被选上过一次的FV 可以在后续的筛选里跳过吗？
【 在 ftmit (八戒) 的大作中提到: 】
: tt这个并不废多少时间，时间都是废在那个34000000中挑选FV
: 另外，29个tt合并的问题，举个列子你就明白了。
: 比如： tt1和tt2合并，
: 那么，有tt(:)=tt1(:)+tt2(:)
: 这其实就相当于，比在表中的那29个参数基础之上，又多出了一个参数了。
: 因为tt(:)的最小值，并不等于，tt1(:)的最小值加上tt2(:)的最小值
: tt(:)的最大值，并不等于，tt1(:)的最小值加上tt2(:)的最大值
更正一下，刚才理解错了您的意思了
tt和uu每列都要对应，它们的组合也要对应。
tt本身，行也要对应，即，对于任意一行，tt1,tt2,tt3,...,tt29, 要保持在同一行上，至于行号，就无所谓上下了。
uu也一样，行也要对应，即，对于任意一行，uu1,uu2,uu3,...,uu29, 还有那个流速FV,要保持在同一行上，至于行号，就无所谓上下了。
不知道我表达清楚了没？
【 在 Huangchong (净坛使者) 的大作中提到: 】
: 你的tt每行都是要对应的吗？
被拒绝过一次的FV,可以直接跳过下一次的筛选
已经被选上一次的FV,必须要经过下一次筛选，因为最终的FV是要满足所有的组合要求。
【 在 Huangchong (净坛使者) 的大作中提到: 】
: 被拒绝过一次的FV 或者已经被选上过一次的FV 可以在后续的筛选里跳过吗？
明白了
【 在 ftmit (八戒) 的大作中提到: 】
: 更正一下，刚才理解错了您的意思了
: tt和uu每列都要对应，它们的组合也要对应。
: tt本身，行也要对应，即，对于任意一行，tt1,tt2,tt3,...,tt29, 要保持在同一行上
: ，至于行号，就无所谓上下了。
: uu也一样，行也要对应，即，对于任意一行，tt1,tt2,tt3,...,tt29, 还有那个流速FV
: ,要保持在同一行上，至于行号，就无所谓上下了。
: 不知道我表达清楚了没？
那就利用拒绝来加速筛选
循环的时候从限制性最强的条件开始筛
比如 先找到tt每列的极值 然后从极值分布最小的单列开始拒绝uu 然后从极值最小的双列开始...最后才筛29列都考虑的 如果拒绝速度够快 应该可以明显加速筛选
【 在 ftmit (八戒) 的大作中提到: 】
: 被拒绝过一次的FV,可以直接跳过下一次的筛选
: 已经被选上一次的FV,必须要经过下一次筛选，因为最终的FV是要满足所有的组合要
求。
我那个做法，就是利用拒绝加速，您看一下问题出在哪里？
第一步，先筛选29列组合一起的，这步只有1个组合循环×34000000个循环，因为有些
FV已经被拒绝了，所以34000000这个数值就降低一下（我测过了，第一步之后，下降到33843573）
第二步，在第一步筛选完之后的33843573基础上，做28个列组合，这步有29个组合循环x33843573.完事之后，再根据有些FV已经被拒绝了，把33843573这个数值又降低一下（下降到32452496）
依次类推，逐次降低那个34000000，但，等到了6个列组合，或者23个列组合的时候（
组合循环数4292145），仅仅就这一个组合，需要36个小时左右才能跑出过去，剩下的
那些更高的组合循环数，基本上就是噩梦了。
麻烦你看一下，到底哪里出问题了。
【 在 Huangchong (净坛使者) 的大作中提到: 】
: 那就利用拒绝来加速筛选
: 循环的时候从限制性最强的条件开始筛
: 比如 先找到tt每列的极值 然后从极值分布最小的单列开始拒绝uu 然后从极值最小
: 的双列开始...最后才筛29列都考虑的 如果拒绝速度够快 应该可以明显加速筛选
: 求。
单列的值区间应该比多列的窄 拒绝速度可能要快些 可以考虑先用单列 然后二列。。直到29列
再有 像以前说的 你可以把不同的组合放在不同的线程或者不同的机器上跑 反正它
们之间是完全独立的 分成多少份就加速多少倍
【 在 ftmit (八戒) 的大作中提到: 】
: 我那个做法，就是利用拒绝加速，您看一下问题出在哪里？
: 第一步，先筛选29列组合一起的，这步只有1个组合循环×34000000个循环，因为有些
: FV已经被拒绝了，所以34000000这个数值就降低一下（我测过了，第一步之后，下降到
: 33843573）
: 第二步，在第一步筛选完之后的33843573基础上，做28个列组合，这步有29个组合循环
: x33843573.完事之后，再根据有些FV已经被拒绝了，把33843573这个数值又降低一下（
: 下降到32452496）
: 依次类推，逐次降低那个34000000，但，等到了6个列组合，或者23个列组合的时候（
: 组合循环数4292145），仅仅就这一个组合，需要36个小时左右才能跑出过去，剩下的
: 那些更高的组合循环数，基本上就是噩梦了。
: ...................
好的，我现在马上就试一下。
【 在 Huangchong(净坛使者) 的大作中提到: 】
: 单列的值区间应该比多列的窄 拒绝速度可能要快些 可以考虑先用单列 然后二列。。
: 直到29列
: 再有 像以前说的 你可以把不同的组合放在不同的线程或者不同的机器上跑
反正它
: 们之间是完全独立的 分成多少份就加速多少倍