Optimization 基于一维索引列表的多维数组高效赋值

我有一个矩阵

M

，大小

[S1，S2，S3]

我有另一个矩阵

K

，作为我想要分配的第一维度中的索引，大小

[1，S2，S3]

而

V

是一个

[1，S2，S3]

矩阵，其中包含相应分配的值

对于for循环，我是这样做的：

for x2 = 1:S2
  for x3 = 1:S3
    M(K(1,x2,x3), x2, x3) = V(1, x2, x3)
  endfor % x3
endfor % x2

有没有更有效的方法

二维案例的可视化：

M = 1 4 7 10 2 5 8 11 3 6 9 12 K = 2 1 3 2 V = 50 80 70 60 Desired = 1 80 7 10 50 5 8 60 3 6 70 12

---

您可以使用

sub2ind

来使用线性索引的各个下标。然后可以使用这些值替换为

V

中的值

M = [1  4  7  10 ;...
  2  5  8  11 ;...
  3  6  9  12];
s=size(M);
K = [2  1  3  2];
K = sub2ind(s,K,[1:s(2)])
V = [50  80  70  60];
M(K)=V;

---

您不需要

重塑

和

M=M（：）

，它就可以在Matlab中工作。

我发现这是可行的：

K = K(:)'+(S1*(0:numel(K)-1));
M(K) = V;

---

也许这应该和Gelliant的答案是一样的，但我无法让他的答案起作用，不知何故，=/

而不是

K=sub2ind（s，K，[1:s（1）]，

它必须是

K=sub2ind（s，K，[1:s（2）]，

，嗯，它说

所有的下标都必须是相同大小的（我用的是倍频程）。@只有一半在倍频程4.2.0中有效，也许您使用的是非常旧的版本？
M = [1  4  7  10 ;...
  2  5  8  11 ;...
  3  6  9  12];
s=size(M);
K = [2  1  3  2];
K = sub2ind(s,K,[1:s(2)])
V = [50  80  70  60];
M(K)=V;

K = K(:)'+(S1*(0:numel(K)-1));
M(K) = V;