在我的c语言程序中，我必须存储多个密集的对应于网格点的矩阵和. 我决定创建一个三维数组如下：
double ****A;
A=(double****)malloc(sizeof(double***)*n);
for (i=0; i<n; i++) {
A[i]=(double***)malloc(sizeof(double**)*m);
for (j=0; j<m; j++) {
A[i][j]=(double**)malloc(sizeof(double*)*m);
}
}
通过这种方式，我正在索引我的矩阵，A[i][j][k]使得每个索引[i]对应一个唯一的矩阵。但是，我现在必须输入这些二维（) 矩阵到求解器中，该求解器假定它们仅存储为二维数组。
如果我在 matlab 中编写程序，我可以通过简单的编码来提取二维矩阵：
B=A(i,:,:);
但我不确定如何在 c 中执行此操作。使用指针一定有一些巧妙的技巧。
正如 Aron 在他的评论中指出的那样，实际上很少有矩阵存储在嵌套指针数据结构中。多级间接（我被告知）会导致相当大的性能损失，并且需要多次分配和释放（更多的性能问题，以及更多的搞砸和段错误的可能性）。我只见过几次用于存储矩阵的嵌套指针（在 CHEMKIN 中，我认为也在 Cantera 中）。更常见的做法是将数据存储在与单个指针关联的内存中。BLAS 和 LAPACK 的 C 接口使用这种做法。
你可能想做一些更像
double *A;
A = (double *) malloc(sizeof(double) * m * m * n);
// A[(i - 1) * m * m + (j - 1) * m + k] == A[i][j][k]
其中i, j, k指的是传统的基于一的数学指标；这种数据排列称为行优先排序。
然后，要进行您想要的切片，您需要将数据复制A到另一个指针：
double *B;
B = (double *) malloc(sizeof(double) * m * m);
// Here, zero-based indexing is used instead of the one-based indexing in the
// last code snippet.
for (j = 0; j++; j < m) {
for (k =0 ; k++; k < m) {
B[j * m + k] = A[i * m * m + j * m + k]; // B == A[i, :, :]
}
}
可能有更巧妙的方法来执行此操作，使用类似的东西memcpy，但您仍然需要将数据复制到另一个数据结构。
让我们假设您继续执行当前代码，并进一步假设您继续执行将矩阵存储在嵌套指针中的策略。要 slice A，您可以执行以下操作：
double **B;
B = (double **) malloc(sizeof(double *) * m);
// Zero-based indexing also used in this code snippet.
for (j = 0; j++; j < m) {
B[j] = (double *) malloc(sizeof(double *) * m);
for (k = 0; k++; k < m) {
B[j][k] = A[i][j][k];
}
}
同样，可能有更巧妙的方法来进行这种复制，例如使用memcpy.
除了 MATLAB，Fortran 90/95/2003/2008 和 Python 等语言本身也支持数组切片语法。
如果您不想在程序中乱扔这种复制循环，那么 C 可能不是您的语言。假设这是一个常见的操作，C++ 提供了更好的方法来做这种事情（通过使数组成为一个类，并可能使子数组成为它的视图）。甚至 Fortran 对这种操作也有更好的语法。这说明了你可以用每一种图灵完备的语言来表达一切，但并不是每一种语言都可以同样容易地表达一切。