Arrays 如何在Matlab中创建此代码的矢量化版本

我试图矢量化我的代码，但遇到了这个障碍，找不到答案

我有一个0和1的数组，它像秒表一样工作。我创建它的方式已经矢量化了。下面是一个例子：

现在，每当数组为1时，计数器必须开始乘以采样率，以给出当前测量的时间。每次第一个数组为0时，必须为下一组1重置秒表。这是一个结果

代码如下：

timearray = zeros(size(array01));
for ii = 1:size(array01)
    if (array01(ii) == 0)
        timearray(ii) = 0;
    else
        timearray(ii) = 0.005 + timearray (ii-1);
    end
end

这个for循环的问题是速度非常慢。对于一个大阵列来说，它需要很多秒，我很确定有一个聪明的方法可以做到这一点，但我太笨了，看不见它

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谢谢你的帮助

以下是一种基于稀疏矩阵的矢量化方法：

array01 = [0,0,0,0,0,1,1,1,1,0,0,0,0,0,0,1,1,1,1,0,0,0,0].'; % example data
sample_period = 0.005;                                       % example data
t = sparse(1:numel(array01), cumsum([true; diff(array01(:))>0]).', array01);
timearray = sample_period*full(max(cumsum(t, 1).*t, [], 2));

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你确定这是你整个计划的速度瓶颈吗？另外，请包括一个示例

array01

。如果

array01

是行向量而不是列向量，那么将

size

替换为

numel

可能更有意义。快一点吗？（我怀疑）

t=sparse（1:numel（array01），cumsum（[true；diff（array01（：）>0]），array01）；timearray=.005*full（最大值（总和（t，1）。*t，[]，2））是的，瓶颈就在那里。速度差很大。谢谢你的代码！示例类似于array01=[0,0,0,0,0,1,1,1,1,0,0,0,0,0,0,0,0,0,1,1,1,0,0,0]问题是数组大小是500000个元素，非常感谢！我刚刚在这里测量，我的for循环：经过的时间是5.977770秒。矢量化代码：运行时间为0.002858秒。这是一个巨大的差异。我有4个这样的循环，我无法矢量化。我必须解析大约150个文件。。。时间太长了。再次感谢你！