C++ 性能权衡-什么时候MATLAB比C/C好/慢++；

我知道C/C++是一种低级语言，与其他高级语言相比，它生成的机器代码相对优化。但我想还有很多，从实践中也可以看出这一点

当我做简单的计算，如MontCarlo平均的高斯样本集合，我看到，在C++实现或MATLAB实现之间没有太大的区别，有时实际上Matlab有更好的时间。 当我继续使用数千行代码进行更大规模的模拟时，真实的画面慢慢地显示出来。C++模拟显示出比100g更好的性能，在时间复杂度上比等效的MATLAB实现更好。 < C++中的代码大部分时间是串行的，没有明确地进行高保真优化。然而，据我所知，MATLAB天生就做了很多优化。例如，当我试图生成一大块随机样本时，其中C++中使用的等价于某些库，如IT++/GSL /Boost执行得相对较慢（所使用的算法是相同的，即MT1937）。 我的问题只是想知道MATLAB/C++在性能上是否有更简单的折衷。这是否就像人们所说的，“只要有可能，C/C++就更好”（经常经历的）？。从另一个角度来看，“除了舒适，MATLAB还有什么好处？”

顺便说一句，我不认为编码效率参数在这里很重要，在这两种情况下都是同一个程序员。而且，我认为其他替代方案，如python，R，在这里并不相关。但是对我们使用的特定库的依赖应该是有趣的

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[我是通信系统编码理论的博士生。我一直使用matlab/C++进行仿真，并且在这两种情况下都有编写少量10K线路的合理经验]

您的问题很难回答。一般来说，C++是较快的，但是如果利用MATLAB编写的算法，它可以优于C++。在某些情况下，MATLAB可以并行化代码，在许多情况下，C++必须手动完成。MaTlab可以导出C++代码。

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所以我的结论是，你必须衡量这两个项目的表现才能得到答案。但是你比较了两种实现方式，而不是Matlab和C++。

至少可以考虑四倍的差异。

编译与解释

强类型与动态类型

性能与快速原型

特长

For 1-3可以很容易地推广到两种编程语言之间的比较中

对于4，

MATLAB

针对矩阵运算进行了优化。因此，如果您可以在

MATLAB

中对更多代码进行矢量化，那么性能将大大提高。相反，如果需要许多

循环

，请毫不犹豫地使用

C++

或创建一个

mex

文件

这毕竟是一个困难的问题

>我的经验（这几年的计算机视觉和图像处理在两种语言中）都没有简单的答案，因为Matlab的性能强烈地依赖于（而且比C++的性能）对你的编码风格有很大的影响。p> 一般来说，MATLAB封装了经典的基于C++／FORTRAN的线性代数库。所以像

x=A\b

这样的任何东西都会非常快。此外，Matlab在为这些类型的问题选择最有效的解算器方面做得很好，因此对于

x=a\b

Matlab将查看矩阵的大小，并选择适当的低级例程

如果将代码“矢量化”，即避免使用

for

循环，并使用索引数组或布尔数组访问数据，那么Matlab在大型矩阵的数据处理方面也会大放异彩。这东西是高度优化的

对于其他例程，有些是用Matlab代码编写的，而另一些则指向C/C++实现（例如Delaunay代码）。您可以通过键入

编辑一些例程.m

来检查这一点。这将打开代码，您将看到它是全部是Matlab还是只是已编译内容的包装器

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我认为Matlab主要是为了舒适，但舒适意味着编码时间和最终的金钱，这就是Matlab在行业中使用的原因。此外，对于计算机科学以外的其他领域的工程师来说，这很容易学习，编程方面的培训很少。

作为一名博士生，也是一名10年的Matlab用户，我很高兴与大家分享我的观点：

Matlab是开发和原型化算法的绝佳工具，尤其是在处理GUI、高级分析（频域、LS优化等）时：快速编码、强大的语法（想想[]、{}、：等）

一旦处理链变得更稳定、定义更明确、数据维度增加，就转移到C/C++

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当考虑到它的语言是脚本式的时，主要的Matlab限制会上升：只要避免任何循环（使用arrayfun、cellfun或其他矩阵程序），性能就会很高，因为调用的子例程也是C/C++。Matlab在线性代数和数组/矩阵运算方面做得很好，因为他们似乎对底层操作做了一些额外的优化——如果你想在这方面击败Matlab，你需要一个类似优化的BLAS/LAPACK库

作为一种解释语言，由于内部开销，无论何时调用Matlab函数，Matlab都会损失时间，这通常意味着Matlab循环速度较慢。近年来，由于JIT编译器的显著改进，这种情况有所缓解（例如，在Matlab上搜索“性能”问题）。由于函数调用开销，所有未在幕后用C/C++实现的Matlab函数（调用

edit functionName

查看是否用Matlab编写）都会

B = A(:,2:end)-A(:,1:end-1)