Question

我有一个返回大向量的函数，并且被多次调用，在调用之间进行一些逻辑，这使得矢量化不是一个选项。

该功能的一个例子是

function a=f(X,i)

a=zeros(size(X,1),1);
a(:)=X(:,i);  

end

我正在做

for i=1:n  a=f(X,i); end

当对此进行分析（大小（X，1）= 5.10 ^ 5，n = 100）时，对于零线为0.12s，对于（：）= X（：，i）为第二行为0.22s。正如预期的那样，在“零”行中每次调用f时都会分配内存。

为了摆脱那条线和它的0.12s，我想只分配一次返回值，并且每次都将它作为返回空间传递给适当的函数g，如下所示：

function a=g(X,i,a)
       a(:)=X(:,i);  
end

并且正在做

    a=zeros(m,1);
   for i=1:n    a=g(X,i,a);    end

令我惊讶的是，在g内部进行分析仍然表明在a（：）= X（：，i）中以相同的数量分配内存;行，所用的时间非常像0.12 + 0.22 ..

1）这只是"lazy copy on write"，因为我写的是？ 2）展望未来，有哪些选择？ - 一个（凌乱的......）的全局变量？ - 写一个矩阵句柄类（我真的必须吗？）（nested function way意味着需要进行一些重新设计才能生成X已知的嵌套函数（矩阵A带有该答案的符号）..）

Answer 1

也许这与您的问题有点相关，但如果这是一个性能关键的应用程序，我认为一个好的方法是将您的函数重写为mex文件。以下是http://www.mathworks.com/support/tech-notes/1600/1605.html#intro，

的引用

编写MEX文件的主要原因是：... 速度;您可以将瓶颈计算（如for循环）重写为MEX文件以提高效率。

如果您不熟悉mex文件，上面的链接应该可以帮助您入门。将现有函数转换为C / C ++应该不会太困难。 MATLAB中包含的yprime.c示例与您尝试执行的操作类似，因为它被迭代地调用以计算ode45内的导数等。

如何在每次调用函数时避免为返回值分配内存

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