C++高效能主動集Lasso路徑求解器

本程式碼實作了一套基於C++的高效能動態主動集Lasso路徑求解器，結合了Eigen線性代數庫與OpenMP平行計算技術。核心演算法透過快取對齊、SIMD向量化運算及柯西-施瓦茨KKT剪枝技術，大幅提升特徵篩選與坐標下降法的執行效率。 系統在資料載入階段採用快取分塊的平行轉置與填充技術，避免重複的記憶體分配開銷。求解過程中利用動態容量調整與不相交分割主動集管理，精確控制記憶體配置並實現O(1)複雜度的特徵遷移。 透過雙階段強規則與全域KKT條件檢驗，配合4x暫存器阻塞優化，程式碼有效降低記憶體頻寬壓力。殘差的增量更新與相關係數矩陣的快取重同步，確保了大規模特徵與樣本資料下的數值穩定性。 整體架構提供高資料並行度與低記憶體佔用，適用於機器學習中的大規模稀疏模型特徵選擇與路徑求解。編譯時支援開源多執行緒與快速數學浮點優化選項，確保運算效能達到硬體極限。