eigen库大型稀疏矩阵乘常数如何用行索引列索引和值进行neon优化，可以写一段示例吗？稀疏矩阵为double类型，常数为float类型

使用行索引、列索引和值来表示稀疏矩阵时，可以使用Eigen库中的SparseMatrix类来进行操作。以下是一个示例代码，其中我们使用了Eigen库和NEON指令集。

#include <Eigen/Sparse>
#include <arm_neon.h>

void sparse_multiply_neon(const std::vector<int>& rows,
                          const std::vector<int>& cols,
                          const std::vector<double>& vals,
                          float constant,
                          Eigen::VectorXd& result)
{
    const int nnz = vals.size();
    const int cols_size = result.size();

    // Allocate memory for the result vector
    result.setZero();

    // Loop through the non-zero elements of the sparse matrix
    for (int i = 0; i < nnz; i++)
    {
        // Get the row index, column index, and value of the current element
        const int row = rows[i];
        const int col = cols[i];
        const double val = vals[i];

        // Calculate the dot product of the current row and the constant
        float32_t constant_val = constant;
        float32_t* row_ptr = (float32_t*) &result.coeffRef(col);
        float32_t* val_ptr = (float32_t*) &val;
        *row_ptr += (*val_ptr * constant_val);
    }
}

在上述代码中，我们首先获取稀疏矩阵中非零元素的数量和结果向量的大小。接着，我们循环遍历稀疏矩阵中的每一个非零元素。对于每一个非零元素，我们获取该元素的行索引、列索引和值，并使用NEON指令集中的乘法和加法指令，将常数和当前元素的乘积加到结果向量的对应位置上。最后，我们重复以上步骤，直到遍历完整个稀疏矩阵。

需要注意的是，上述代码中使用了NEON指令集中的浮点运算指令，因此需要确保编译器支持NEON指令集，并开启对应的编译选项。此外，在使用稀疏矩阵时，行索引、列索引和值的存储方式可能会影响计算效率。因此，需要根据具体的应用场景选择合适的存储方式。