通过在MATLAB中使用矢量化代替多个for循环来减少计算时间

我有一个很长的MATLAB代码，这需要很多时间，因为有许多

for

循环。我试图消除它们，但看起来我不理解矢量化的概念。更具体地，考虑以下两个不同大小的向量的简单示例：

a1=[1 2];
a2=[1 2 3];

我想以“分段”的方式计算

a1/a2

。为此，我将以下

用于
循环

div=0;
for i=1:size(a1,2)
 for j=1:size(a2,2)
  div=div+a1(i)/a2(j);
 end
end

如何将这两个for循环矢量化？非常感谢
 这对你有用

a1=[1 2];
a2=[1 2 3];
div_matrix = a1' ./ repmat(a2, [size(a1,2), 1])
sum(div_matrix(:))

两个不错的选择：
bsxfun
和
ndgrid
。给定两行向量：

a1=[1 2];
a2=[1 2 3];

bsxfun

传统的方法是两次
repmat
调用。虚拟复制现在可以通过以下方式完成：

比
repmat
更快、内存效率更高

ndgrid

当你想到“所有的组合”时，想想

只需矩阵乘法即可：一个列向量乘以一个行向量得到一个包含所有元素乘积组合的矩阵：

divs = a1(:) * (1./a2(:)).';
div = sum(divs(:));

@路易斯曼多，你说得对！啊，诅咒你！为什么我不想把
a2
倒过来呢？
[ii,jj] = ndgrid(1:numel(a2),1:numel(a1))
divM = a1(jj)./a2(ii);
div = sum(divM(:))

divs = a1(:) * (1./a2(:)).';
div = sum(divs(:));