Matlab中满足逻辑条件的向量第一元素的有效求法

我需要找到满足条件a（I）的向量a的第一个元素的索引，我不确定您是如何得出循环代码比向量化代码慢的结论的，但这里有一个基准和一些结果的上下文

我使用的是2015b，因此这可能会利用Matlab的优势

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函数benchie（）
A=兰特（1e9，1）；
b=0.01；
f=@（）原件（A、b）；
g=@（）使用循环（A，b）；
disp（['Original with logical A我认为要比创建整个逻辑向量
X
更快，唯一的方法就是用C编写函数。除非你已经确定这是程序中的瓶颈，否则我就不做了。你的输入是随机的吗？基本上，
I
可以是1，也可以是
numel（A）
？通常，如果您做出额外的假设，例如仅在a的特定区域搜索等，您可以加快速度。根据数据，启发式可能会有很大帮助。仅测试前n个条目，如果解决方案不在其中，则仅恢复为全部检查。或者，您可以尝试通过ex将循环方法和查找方法结合起来按块对数据进行分层。如果我可以提出一些建议，首先，使用随机值，您不知道第一个值是停止循环的，还是最后一个。使用第一个
a（idx）可能更有指导意义关于你的第一点：我同意，我确实多次运行这个测试，输出
idx
，以确保它不是太早，结果似乎具有代表性，但没有关于这方面的硬数据（目前）关于你的第二点：请看我关于想要绘制图的说明，循环方法太快，时间不可靠，所以在较小的数组上进行比较的点太少……使用
a
中
[0,1）
和
b=0.01
范围内的随机值，你将平均命中
a（idx）的值我在测试中使用了不同的
b
值，但是我采纳了你的建议并做了更彻底的调查，请查看编辑。太好了！看起来它提供了更好的比较。
i = find(A <= b, 1)

X = A <= b
find(X, 1)

for i = 1 : length(A)

    if A(i) <= b

        break

    end

end

function benchie()
    A = rand(1e9, 1);
    b = 0.01;
    f = @() original(A,b);
    g = @() usingloop(A,b);
    disp(['Original with logical A <= b:    ', num2str(timeit(f)), ' sec']);
    disp(['Looping until found, then break: ', num2str(timeit(g)), ' sec']);
end
% Both of these functions return the same value for idx
function idx = original(A,b)
    idx = find(A <= b, 1);
end    
function idx = usingloop(A,b)
    for idx = 1:length(A)
        if A(idx) <= b
            break
        end
    end
end

Original with logical A <= b:    0.83666 sec

Warning: The measured time for F [function g] may be inaccurate because it is running
too fast. Try measuring something that takes longer. 
> In timeit (line 158)
  In benchie (line 7) 
Looping until found, then break: 1.8043e-06 sec