Performance 用更少的操作数提高代码的性能

有两个向量：

a = 1:5;
b = 1:2;

为了找到这两个向量的所有组合，我使用以下代码：

[A,B] = meshgrid(a,b);
C = cat(2,A',B');
D = reshape(C,[],2);

结果包括所有组合：

D =

     1     1
     2     1
     3     1
     4     1
     5     1
     1     2
     2     2
     3     2
     4     2
     5     2

现在问题是：

1-我想减少操作的数量，以提高更大尺寸向量的性能。MATLAB中有没有一个函数可以这样做

---

2-如果向量数大于2，则不能使用meshgrid函数，必须将其替换为for循环。什么是更好的解决方案？

一种方法是组合，如下所示：

[repmat(a,size(b)); kron(b,ones(size(a)))]'
ans =

     1     1
     2     1
     3     1
     4     1
     5     1
     1     2
     2     2
     3     2
     4     2
     5     2

可以通过以下方式将其缩放到更多尺寸：

a = 1:3;
b = 1:3;
c = 1:3;

x = [repmat(a,1,numel(b)*numel(c)); ...
     repmat(kron(b,ones(1,numel(a))),1,numel(c)); ...
     kron(c,ones(1,numel(a)*numel(b)))]'

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这是有逻辑的！第一：简单地重复第一个向量。第二：使用第一个向量维数的张量积并重复它。第三：使用尺寸为（第一个x第二个）的张量积并重复（在这种情况下，没有第四个，因此没有重复。

对于大于2个尺寸，使用：

请注意，

ndgrid

需要（行、列等）而不是（x、y）

这可以概括为N个维度（参见和）：

此外，正如Robert p.的回答和所述，

kron

也可以用于以这种方式复制值（索引）

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如果你有神经网络工具箱，也可以看看，如。

这些都是很好的

kron

技巧。（p1）我给了你的答案一个提示，因为这是一个很好的快速的二维或三维方法，我也喜欢使用。

>> a = 1:2; b = 1:3; c = 1:2;
>> [A,B,C] = ndgrid(a,b,c);
>> D = [A(:) B(:) C(:)]
D =
     1     1     1
     2     1     1
     1     2     1
     2     2     1
     1     3     1
     2     3     1
     1     1     2
     2     1     2
     1     2     2
     2     2     2
     1     3     2
     2     3     2

params = {a,b,c};
vecs = cell(numel(params),1);
[vecs{:}] = ndgrid(params{:});
D = reshape(cat(numel(vecs)+1,vecs{:}),[],numel(vecs));