Question

我在这里有一段代码我需要简化，因为它大大增加了我的脚本的运行时间：

size=300;
resultLength = (size+1)^3;
freqResult=zeros(1, resultLength);

inc=1;

for i=0:size,
    for j=0:size,
        for k=0:size,
            freqResult(inc)=(c/2)*sqrt((i/L)^2+(j/W)^2+(k/H)^2);
            inc=inc+1;
        end
    end
end

c，L，W和H都是常数。当大小输入超过400时，运行时间太长而无法等待，我可以看到我的磁盘空间耗尽了千兆字节。有什么建议吗？

谢谢！

Answer 1

这个怎么样：

[kT, jT, iT] = ind2sub([size+1, size+1, size+1], [1:(size+1)^3]); 
for indx = 1:numel(iT)

    i = iT(indx) - 1;
    j = jT(indx) - 1;
    k = kT(indx) - 1;        

    freqResult1(indx) = (c/2)*sqrt((i/L)^2+(j/W)^2+(k/H)^2);
end

在我的电脑上，对于size = 400，带有3个循环的版本需要136秒，而这个版本需要19秒。

对于更多“matlaby”方式，您甚至可以执行以下操作：

[kT, jT, iT] = ind2sub([size+1, size+1, size+1], [1:(size+1)^3]); 
func = @(i, j, k) (c/2)*sqrt((i/L)^2+(j/W)^2+(k/H)^2);
freqResult2 = arrayfun(func, iT-1, jT-1, kT-1);

但由于某些原因，这比上述版本慢。

Answer 2

更快的解决方案可以（基于Marcin的答案）：

   [k, j, i] = ind2sub([size+1, size+1, size+1], [1:(size+1)^3]); 
   freqResult = (c/2)*sqrt(((i-1)/L).^2+((j-1)/W).^2+((k-1)/H).^2);

在我的电脑上运行size = 300

大约需要5秒钟

以下情况更快（但看起来不太好）：

   k = repmat(0:size,[1 (size+1)^2]);
   j = repmat(kron(0:size, ones(1,size+1)),[1 (size+1)]);
   i = kron(0:size, ones(1,(size+1)^2));
   freqResult = (c/2)*sqrt((i/L).^2+(j/W).^2+(k/H).^2);

size = 300

需要约3.5秒

如何在Matlab中对这些嵌套的for循环进行矢量化？

2 个答案: