数组里有百万个值，如何加快速度？

……最好的办法就是少存点

不过楼主可以详细描述下，或者直接贴代码

每次更新两百万个数据，想快也快不起来吧？
建议先想想，为啥每次需要更新这么多数据

@des 具体的场景是，有一个 bitmap （图片），读取每一个像素点的 rgb 值，修改后回去。这里的应用是修改图片亮度。

不要每几个值就开线程，把整个数组等分为 cpu 核数会更快。

安卓能调 gpu 算吗？

我看到其他人的代码，这一块是用 Ndk （ c++）实现的，但我不会 c++……

@xupefei 最后又要从 n 个合成 1 个数组，多了复制的开销吧

@lithium148 #3 这应该算是典型的用 native 的场景吧。。

（不过我不是 app developer…

提交给服务器端，处理完成后返回给客户端 @@

没有封装好的库可以用吗？

@aheadlead native 是指 ndk 吗，方便展开说说不

用 opencv 不好吗，直接算矩阵不比你循环算数组快……

建议用 colorMatrix

首先图像计算建议用图像库
要自己搞的话，你这明显有可以优化的地方
一是颜色一般只需要存 255，你这浪费了好多
然后黑白图又可以省好多
还有是可以用 gpu 加速

@lithium148 #11 我以前是做手机的 framework native 和 kernel 的… app 的 NDK 不算太熟

不过我觉得你这个场景 100%有成熟的 library 可以用

gpu.js 或者 webgl2 走 GPU 加速的。你只需要一个 headless 浏览器

图像处理不是这么搞的。。。
用 C++主要是因为可以用 SIMD 指令，但是一般来说如果只是做你说的亮度处理，不应该在图像本身上面搞。
通常会做一个类似管道的东西，把图像数据通过一系列操作映射成显示用的 view 数据，一般就是 rgb256 数组。你这个操作应该在管道上去搞，换句话说就是 view 层面的东西。
你还是找个图像库去弄吧。。。

我想起了以前有个 skia 库，曾经还跟他斗智斗勇来着

@lithium148 内存复制快还是你的锁快？

虽说图像处理一律建议使用现成的库，但是两百万个整数，每个元素仅仅是简单的加减，那这数据量一点都不多，运行时间几分钟肯定是代码写错了。别听楼上说的整什么多线程、SIMD 、GPU，我看还是先把代码写对吧。

你不会是在视图线程上算的吧 卡 UI 了

单纯 200w 个 int 循环一次加减应该还到不了秒级的时间，几十～几百 ms

图片的 RGB 是通过一个二组数组来储存的，这就提示你，可以使用矩阵运算来加速；但是楼主你却把这个二维数组拉成一个一组的数组，一个一个像素点来运算，速度慢是应该的。图像处理领域需要大量的矩阵运算．需要丰富的线性代数的知识储备。

同意楼上的说法，才几百万就算个几分钟是代码就没写对，还没到需要折腾乱七八糟技巧的时候

图片亮度就是统一加 rgb，交给 gpu 做很快（ OpenGL ES ）。
但我记得 android 上有一类 api，专门封装了针对图片的 gpu 操作（不是 GPUImage ），忘了叫啥了

搜了下是 import android.graphics.Bitmap;
一搜就看到了 https://blog.csdn.net/gf771115/article/details/40778091

我怀疑他代码,每计算一次加减,就重排列一次数组...所以计算量是 n*200 万次..

原地修改的话不可能这么慢

矩阵计算

矩阵运算库找找看？

对于这个情况比较合理的性能情况应该是多少呢？
我做了一个小测试，randn 一个 shape 为 7000,1000 的 f32 array 做 sum(axis=1)运算
numpy 跑了 4.6ms
rust 手写跑了 6ms，并行化后 2ms
gpu 性能不能看，运算本身很快，但是把数据扔进 cuda 慢得要死。。。

比较想知道这样的情形在使用单台 PC 的情况下大概能优化到什么程度？

real 0m0.023s
user 0m0.016s
sys 0m0.000s

time ./test
./test 0.02s user 0.00s system 87% cpu 0.022 total

我的哥，你写的啥程序啊，200 万 int 随机加减，0.022 秒就完成了啊