为什么(在MATLAB中)这段代码更快？
我在MATLAB中用两种不同的方式写了一些代码。首先，我使用了两个for循环，乍一看似乎很愚蠢：
Initial = [zeros(10,1) ones(10,1)];
for xpop=1:10
for nvar=1:10
Parent(xpop,nvar) = Initial(nvar,1)+(Initial(nvar,2)-Initial(nvar,1))*rand();
end
end在第二种方案中，我尝试进行向量化计算(我假设它可以更快)：
Parent = repmat(Initial(:,1),1,10) + rand(10,10).*(repmat(Initial(:,2),1,10)-repmat(Initial(:,1),1,10));代码在三次不同运行中的运行时间如下所示：
Elapsed time is 0.000456 seconds.
Elapsed time is 0.006342 seconds.
Elapsed time is 0.000457 seconds.
Elapsed time is 0.006147 seconds.
Elapsed time is 0.000471 seconds.
Elapsed time is 0.006433 seconds.为什么第一种方案比第二种方案快？它真的在'.*‘命令中做了两个愚蠢的for循环吗？
回答 2
Stack Overflow用户
发布于 2013-07-10 14:02:30
您的测试设置太小，无法显示向量化的优势。
Initial = [zeros(10,1) ones(10,1)];
Elapsed time is 0.000078 seconds.
Elapsed time is 0.000995 seconds.现在来看一个更大的问题：
Initial = [zeros(1000,1) ones(1000,1)];
Elapsed time is 2.797949 seconds.
Elapsed time is 0.049859 seconds.Stack Overflow用户
发布于 2013-07-10 14:08:58
这对你测试这些东西是有好处的。但是，您需要学习如何进行这些测试以获得良好的信息。
首先，花费的时间非常小，所以重复测试总是最好的。第二，使用像timeit这样的工具。它为您做了所有的工作，消除了许多错误来源，尽管它需要将其目标封装为一个函数。
接下来，还有一些小问题。您的测试用例非常小。事实上，代码花费时间的原因有很多。考虑功能开销和启动成本。调用函数需要时间，因为设置和销毁函数工作区会产生开销。此外，一个好的函数将进行错误测试，并提供几个选项。但要实现这一点，它必须检查是否设置了这些选项。所以时间被浪费了，通常没有做任何有价值的事情，因为你只想以某种简单的形式使用函数。这意味着，当你调用函数来矢量化一个微小的计算时，它实际上可能比你只做内联的未矢量化的形式需要更多的时间。因此，小的测试用例往往具有误导性。(我打算为更大的问题添加一个时间比较，但那时Marc已经在他的答案中这样做了。对于更大的问题，请参阅背心差异。)
您还应该学习使用bsxfun，这是一个设计用来优化您正在测试的表单的某些计算的工具。再说一次，小问题通常不会在速度上有很大的提高。
接下来，还有JIT的问题，即在MATLAB中对一些简单代码进行优化的加速。如果这个(对你来说不可见的)工具能够很好地处理你正在测试的代码，那么它看起来就像是循环更快了。
做一些测试是很好的，所以让我们做一个比较。由于您的示例主要是内联的，因此我将在每个case周围放置一个大循环。这将减少测试错误的一个主要来源。
Ktot = 100;
N = 10;
Initial = [zeros(N,1) ones(N,1)];
tic
for k = 1:Ktot
for xpop=1:N
for nvar=1:N
Parent(xpop,nvar) = Initial(nvar,1)+(Initial(nvar,2)-Initial(nvar,1))*rand();
end
end
end
toc
tic
for k = 1:Ktot
Parent = repmat(Initial(:,1),1,N) + rand(N,N).*(repmat(Initial(:,2),1,N)-repmat(Initial(:,1),1,N));
end
toc你能改进你的矢量化形式吗？当一个可以工作时，为什么要做两个repmats？
tic
for k = 1:Ktot
Parent = repmat(Initial(:,1),1,N) + rand(N,N).*repmat(Initial(:,2)-Initial(:,1),1,N);
end
toc那bsxfun呢？
tic
for k = 1:Ktot
Parent = bsxfun(@plus,Initial(:,1),bsxfun(@times,rand(N,N),Initial(:,2)-Initial(:,1)));
end
toc因此，当N= 10，Ktot = 100时，我看到这样的时间：
Elapsed time is 0.003935 seconds.
Elapsed time is 0.012250 seconds.
Elapsed time is 0.008269 seconds.
Elapsed time is 0.004304 seconds.再说一次，这是一个小问题。如果我们扩大问题会发生什么？尝试N= 100，而不是N= 10。
Elapsed time is 0.131186 seconds.
Elapsed time is 0.031671 seconds.
Elapsed time is 0.027205 seconds.
Elapsed time is 0.019763 seconds.因此，我们看到了一些更符合逻辑的事情。现在，bsxfun的变体开始显示出一些好处。接下来，上升到N= 1000。
Elapsed time is 12.288608 seconds.
Elapsed time is 3.412531 seconds.
Elapsed time is 2.690691 seconds.
Elapsed time is 1.626599 seconds.本质上，所有这些代码都做相同的工作，只是其中一些在如何构建问题方面更有效，而另一些则有更多开销。正如我们在更大的问题中所看到的，显式循环是平坦的。
https://stackoverflow.com/questions/17572332
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