Performance Matlab预分配与不分配相比，第二个更快，为什么？

大约三个月前，我在Matlab中运行一个示例，发生了一些奇怪的事情。今天，当我在测试另一个问题（）的答案时，又发生了一次。这是关于Matlab中的预分配。让我解释一下：

考虑一下这个测试代码，我们尝试用三种方式创建矩阵（

ones（100100）

）：

无预分配（声明

I=[]

）

预分配（声明

I=0（100100）

）

完全没有分配（我不声明任何内容）

代码：

结果是：

sum0 =1.53790886830589    //no pre-allocation
sum1 = 0.127538555877912  //with pre-allocation
sum2 = 0.120887850271473  //no allocation

第三种方法（我不写

I=[]

或

I=zero（100100）

）是最好的方法！这件事也发生在我以前的工作中。（请参阅更新部分）

---

此方法与第一个和第二个方法有什么区别？

第三次运行循环时，工作区中已存在

I

。因此，循环与第二个循环一样快，只是不再调用

zero

我建议第二次和第三次将

I

替换为

J

和

K

，以避免计算计时时出错（或在每次循环之前调用

clear I

；谢谢@EitanT）

编辑也可以使用隐式预分配，即向后循环，以便分配的第一个元素定义整个数组：

for i=100:-1:1
    for j=100:-1:1
       I(i,j) = 1;
    end
end

---

第三次运行循环时，

I

已存在于工作区中。因此，循环与第二个循环一样快，只是不再调用

zero

我建议第二次和第三次将

I

替换为

J

和

K

，以避免计算计时时出错（或在每次循环之前调用

clear I

；谢谢@EitanT）

编辑也可以使用隐式预分配，即向后循环，以便分配的第一个元素定义整个数组：

for i=100:-1:1
    for j=100:-1:1
       I(i,j) = 1;
    end
end

---

... 或者在部分之间清除I，删除工作区变量。哈哈，这么简单，从来没有想过。所以每次分配确实很重要。@Ron：在一个简单的（不是双重的）循环中，预分配自R2012a以来变得不那么重要了，但它仍然会使代码更快（并在更合理的地方抛出内存错误）。。。。或者在部分之间清除I，删除工作区变量。哈哈，这么简单，从来没有想过。所以每次分配确实很重要。@Ron：在一个简单的（不是双重的）循环中，预分配自R2012a以来变得不那么重要了，但它仍然会使代码更快（并在更合理的地方抛出内存不足的错误）。