Matlab 访问结构所需的时间vs.“；松散的；变量

我对从matlab结构或matlab变量（任何数组）访问/重新分配变量的时间有疑问：

假设您有一个创建十个变量（不同维度和大小的数组）的函数。此函数在需要生成这些变量的另一个函数中被调用

现在，因为从一个函数中获取十个变量看起来很混乱，我考虑将这十个变量存储在一个结构中，并更改我的初始函数，使其只输出一个结构（带有十个字段），而不是十个变量

因为计时对我来说至关重要（这是EEG实验的代码），我想确保struct方法不会变慢，所以我编写了以下测试函数

function test_timingStructs

%% define struct
strct.a=1; strct.b=2; strct.c=3;

%% define "loose" variables
a = 1; b = 2; c = 3;

%% How many runs?
runs = 1000;

%% time access to struct
x = []; % empty variable
tic
for i=1:runs
    x = strct.a; x = strct.b; x = strct.c;
end
t_struct = toc;

%% time access to "loose variables"
x = []; % empty variable
tic
for i=1:runs
    x = a; x = b; x = c;
end
t_loose = toc;

%% Plot results
close all; figure;
bar(cat(2,t_struct,t_loose));
set(gca,'xticklabel', {'struct', 'loose variable'})
xlabel('variable type accessed', 'fontsize', 12)
ylabel(sprintf('time (ms) needed for %d accesses to 3 different variables', runs), 'fontsize', 12)
title('Access timing: struct vs "loose" variables', 'fontsize', 15)

end

根据结果，访问结构以获取字段值要比仅访问变量慢得多。我可以根据我所做的测试做出这个假设吗

当我想要访问十个变量时，是否有另一种方法可以在不浪费时间的情况下整齐地“打包”十个变量

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理论上，是的，访问

结构中的数据将比访问存储在变量中的数据慢。这只是更高级别的数据类型引起的开销

但是
在测试中，您只测量两个数据结构中数据的访问时间。当您使用变量时，简单地将一个变量分配给另一个变量只需要很少的时间，因为MATLAB使用写时复制，并且在修改数据之前不会在内存中实际复制数据

因此，您编写的测试对于确定使用
struct
的实际成本不是很有用，因为我确信您的函数对它接收的数据做了一些处理。一旦您修改了数据，MATLAB将制作一份数据副本，并执行请求的操作。因此，要确定
结构的性能损失是多少，您应该对实际函数计时，而不是对正在使用的无操作函数计时

稍微现实一点的测试
我在下面编写了一个测试，比较了
struct
和被调用函数修改和不修改数据的变量访问

function timeaccess

    sz = round(linspace(1, 200, 100));

    [times1, times2, times3, times4] = deal(zeros(size(sz)));

    for k = 1:numel(sz)

        n = sz(k);

        S = struct('a', rand(n), 'b', rand(n), 'c', rand(n));
        times1(k) = timeit(@()access_struct(S));
        S = struct('a', rand(n), 'b', rand(n), 'c', rand(n));
        times2(k) = timeit(@()access_struct2(S));
        a = rand(n); b = rand(n); c = rand(n);
        times3(k) = timeit(@()access_vars(a, b, c));
        a = rand(n); b = rand(n); c = rand(n);
        times4(k) = timeit(@()access_vars2(a, b, c));
    end

    figure

    hax1 = subplot(1,2,1);
    ylabel('Execution Time (ms)')
    xlabel('Size of Variables');

    hold on

    plot(sz, times2 * 1000, 'DisplayName', 'Struct w/o modification')
    plot(sz, times4 * 1000, 'DisplayName', 'Variables w/o modification')

    legend(findall(hax1, 'type', 'line'))

    hax2 = subplot(1,2,2);
    ylabel('Execution Time (ms)')
    xlabel('Size of Variables');
    hold on

    plot(sz, times1 * 1000, 'DisplayName', 'Struct w modification')
    plot(sz, times3 * 1000, 'DisplayName', 'Variables w modification')

    legend(findall(hax2, 'type', 'line'))

    saveas(gcf, 'data_manipulation.png')
    legend()
end

function [a, b, c] = access_struct(S)
    a = S.a + 1;
    b = S.b + 2;
    c = S.c + 3;
end

function [a, b, c] = access_struct2(S)
    a = S.a;
    b = S.b;
    c = S.c;
end

function [d, e, f] = access_vars(a, b, c)
    d = a + 1;
    e = b + 1;
    f = c + 1;
end

function [d, e, f] = access_vars2(a, b, c)
    d = a;
    e = b;
    f = c;
end

结果
正如您所看到的，
struct
对于仅仅将一个变量分配给另一个变量来说速度较慢，但是只要我执行一个操作（这里我有一个非常简单的操作，即为每个变量添加一个常量），访问时间的影响就可以忽略不计


总结
基于上面的测试，我假设在您的用例中，两者之间的时间差可以忽略不计。即使
struct
稍微慢一点，它也可能是一种更干净的设计，产生更可读/可维护的代码，并且可能值得在性能上有所不同

如果您非常关心性能，可能值得研究一个C/C++mex函数来为您完成一些繁重的工作，或者切换到比MATLAB更高性能的语言。
而
struct
引用相对于变量可能会较慢，因为需要额外的
subsref
，测试的最长绝对时间约为每次迭代1微秒（在我安装了R2016a的六岁机器上）。如果不了解更多您的需求，我想这并不重要，但是如果没有完整的测试用例，不确定性是非零的。
tic
和
toc
的单个迭代不是一个好的基准测试方法。使用多次运行并平均结果或使用。这在很大程度上取决于MATLAB版本和硬件。顺便说一句，如果微秒计时真的不够，那么我建议使用另一种语言。