MATLAB性能问题&x27；s矢量寻址
我想知道，解决向量的单个元素时，什么更快： 1） 通过MATLAB性能问题&x27；s矢量寻址,matlab,Matlab,我想知道，解决向量的单个元素时，什么更快： 1） 通过 result = a(index) 或 2） 通过矩阵乘法访问元素，例如 a = [1 2 3 4]'; b = [0 0 1 0]; result = b*a; % Would return 3 在我的观点中（来自“经典”编程，如C++），第一种方法必须更高性能，因为直接访问…第二种方法需要通过两个向量进行迭代（？） 我提问的原因是，matlab在矩阵和向量运算方面非常出色，可能我遗漏了任何方面，第二种方法更有效…快速测试： fu
result = a(index)
a = [1 2 3 4]';
b = [0 0 1 0];
result = b*a; % Would return 3
function [] = fun1()
a = [1 2 3 4]';
b = [0 0 1 0];
tic;
for i=1:1000000
r = a(3);
end
toc;
end
a（3）b*a性能差异非常明显（，在问这个问题之前，你应该自己这样做） 原因是: 无论MATLAB的计算效率有多高，MATLAB仍然需要取1乘1的数字，并进行1乘1和求和。没有希望比单一访问更快 在您的特殊情况下，除了1之外，还有所有0，但在我看来，对单个特殊情况进行优化是没有用的，我能想到的最佳优化仍然需要至少每次访问所有元素一次
编辑： 看来我今天心情很好 将
a（3）a（1）*b（1）+a（2）*b（2）+a（3）*b（3）+a（4）*b（4）function [] = fun1()
a = [1 2 3 4]';
b = [0 0 1 0];
tic;
for i=1:1000000
r = a(3);
end
toc;
end
a（3）b*a性能差异非常明显（，在问这个问题之前，你应该自己这样做） 原因是: 无论MATLAB的计算效率有多高，MATLAB仍然需要取1乘1的数字，并进行1乘1和求和。没有希望比单一访问更快 在您的特殊情况下，除了1之外，还有所有0，但在我看来，对单个特殊情况进行优化是没有用的，我能想到的最佳优化仍然需要至少每次访问所有元素一次
编辑： 看来我今天心情很好 将
a（3）a（1）*b（1）+a（2）*b（2）+a（3）*b（3）+a（4）*b（4）边界检查（和/或其他差事）似乎比访问和计算花费更多的时间。为什么您认为将大量数字乘以零会非常有效？即使MATLAB足够聪明，可以在乘法之前先做一个测试，它也必须做很多测试
我问这个问题是为了说明点积不可能是有效的。即使MATLAB足够聪明，知道只有一个元素是非零的，要知道这一点，它需要搜索非零元素。MATLAB怎么会足够聪明，知道你写的向量*向量点积实际上只是为了访问单个元素，而不是真正的点积，用于未知的邪恶目的？为什么你认为将大量数字乘以零会非常有效？即使MATLAB足够聪明，可以在乘法之前先做一个测试，它也必须做很多测试 我问这个问题是为了说明点积不可能是有效的。即使MATLAB足够聪明，知道只有一个元素是非零的，要知道这一点，它需要搜索非零元素。MATLAB怎么会足够聪明，知道你写的向量*向量点积实际上只是为了访问单个元素，而不是真正的点积，用于未知的邪恶目的 3） 通过布尔索引矩阵访问元素：
a = [1 2 3 4]';
b = [0 0 1 0];
result = a(b)
a = [1 2 3 4]';
b = [0 0 1 0];
result = a(b)
它几乎肯定会比（2）快，比（1）慢。嗨，江丹，谢谢你非常详细的回答，它证实了我的建议。你说的完全正确，我以前应该做这些基准测试，但我甚至不知道matlab有任何方法来实现这一点。坦克又多了@poeschlom：如果你不熟悉Matlab的性能测试，也可以看看“profile”函数。嗨，Dante Jiang，谢谢你非常详细的回答，它证实了我的建议。你说的完全正确，我以前应该做这些基准测试，但我甚至不知道matlab有任何方法来实现这一点。坦克又多了@poeschlom：如果你不熟悉Matlab的性能测试，也可以看看“profile”函数；它是双精度的，并且会出错，因为它正在进行线性索引并尝试访问元素0。您需要“b=逻辑（[0 1 0]）；”。请先测试代码片段，然后再将其交给新手。：）这个b不是布尔值；它是双精度的，并且会出错，因为它正在进行线性索引并尝试访问元素0。您需要“b=逻辑（[0 1 0]）；”。请先测试代码片段，然后再将其交给新手。：）