Wie, um Werte in ein mehrdimensionales array mit einer linearen index

Was ist die effizienteste Möglichkeit, Werte in C# multi-dimensional arrays mit einem index? Zum Beispiel bestimmten ein array...

int[,,] arr2 = {   {{0,1,2}, {3,4,5}, {6,7,8}}
                , {{9,10,11}, {12,13,14}, {15,16,17}}
                , {{18,19,20}, {21,22,23}, {24,25,26}}
        };

Wie kann ich alle Elemente 30 mit einem linearen index ...

//This code does not work
for (int i = 0; i < arr.Length; i++)
{
    arr.SetValue(30, i);
}

Offenbar die SetValue() oben funktioniert nicht mit mehrdimensionalen arrays.

Hier ist die beste Lösung, ich könnte mit kommen...

EDIT: Hinzugefügt einige Klarstellungen zu dem code...

static class Program
{
static void Main(string[] args)
{
//Sample input. 
int[,,] arr2 = {   {{0,1,2}, {3,4,5}, {6,7,8}}
, {{9,10,11}, {12,13,14}, {15,16,17}}
, {{18,19,20}, {21,22,23}, {24,25,26}}
};
int[] arr1 = { 1, 2, 3, 4 };
setElementsTo30(arr2);
setElementsTo30(arr1);
}
//Must be able to process int arrays of arbitrary dimensions and content
private static void setElementsTo30(Array arr)
{
IList<int> cumulativeLength = getCumulativeLengths(arr);
for (int i = 0; i < arr.Length; i++)
{
SetValue(arr, i, 30, cumulativeLength);
}
}
public static void SetValue(this Array arr, int index, object value, IList<int> cumulativeLength)
{
int[] arrayIndex = new int[arr.Rank];
for (int dim = arr.Rank-1; dim >= 0; dim--)
{
arrayIndex[dim] = index / cumulativeLength[dim] % arr.GetLength(dim);
}
arr.SetValue(value, arrayIndex);
}
private static IList<int> getCumulativeLengths(Array arr)
{
List<int> lengths = new List<int>(arr.Rank);
for (int dim = 0; dim < arr.Rank; dim++)
{
int prod = 1;
for (int i = dim + 1; i < arr.Rank; i++)
{
prod *= arr.GetLength(i);
}
lengths.Add(prod);
}
return (IList<int>)lengths;
}
}

Gibt es eine Möglichkeit, das gleiche zu tun, effizienter und eventuell mit etwas versehen, indem das framework selbst (D. H. etwas, das verwendet werden kann, ohne viel Aufwand.)

Dank,

SDX2000.

InformationsquelleAutor Autodidact | 2008-12-11
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