MATLAB中最快的变尺寸阵列初始化

在MATLAB中，我将任意大小的数组作为输入

z

。我现在希望创建一个数组

w

，其维度与

z

相同，但其值无处不在

k

，一些实数。以下是我想到的两种方法：

z = rand(1000,1000); % pretend the size of z is not known beforehand
k = 2.3;

w = ones(size(z))*k;
w = zeros(size(z)) + k;
w = z - z + k;

我试着看看这些方法中哪一种最快，结果让我非常惊讶：

tic; for n = 1:1000, w = ones(size(z))*k; end; toc
tic; for n = 1:1000, w = zeros(size(z)) + k; end; toc
tic; for n = 1:1000, w = z - z + k; end; toc

Elapsed time is 7.243662 seconds.
Elapsed time is 4.770328 seconds.
Elapsed time is 2.750093 seconds.

更令人惊讶的是，对于

k=1

（人们认为

one（）

是最快的）

---

那么，我的问题是，我的结果正确吗？如果是这样的话，

w=z-z+k

是初始化

k

数组的最快方法，还是还有更好的方法？

也许还有更快的方法

w = zeros(size(z,1),size(z,2)) + k;

tic; for n = 1:1000, w = zeros(size(z,1),size(z,2)) + k; end; toc
Elapsed time is 2.120249 seconds.

---

尽管我不知道为什么。

如果你仔细观察，你会发现很多更模糊的初始化数组的方法

例如，请参阅以了解真正意想不到的问题

如果您想在它们之间进行速度选择，您需要比较

z

的一系列大小的计时，而不仅仅是1000x1000，因为它们的伸缩性都非常不同（甚至可能不是单调的，因为当数组达到某个阈值大小时，MATLAB会突然切换到不同的内存分配方法）。我刚刚试过你的三种方法，在较小的尺寸下，我发现第一种比第二种快得多

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正如@horchler所提到的，计时也将取决于MATLAB版本、操作系统、处理器缓存大小等。

一个不应忘记的基本方法（而且速度也相当快）：

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我通常使用这个或

zero（size（z））+k

这取决于平台和/或版本。在R2012b、OSX上，基于

one

和

zero

的方法实际上是第三种方法的两倍。看看您是否想尝试其他方案。我建议您不要使用第三种方法，如果

z

包含

NaN

或

Inf

某个地方的结果会很混乱。+1作为参考，仍然希望我们找到一种比默认方法更快的分配方法。您确定它更快吗，对我来说，测量值仍然遍布

n=1000

w = zeros(size(z,1),size(z,2)) + k;

tic; for n = 1:1000, w = zeros(size(z,1),size(z,2)) + k; end; toc
Elapsed time is 2.120249 seconds.

w=repmat(k,size(z));

tic; for n = 1:1000, w=repmat(k,size(z)); end; toc