Question

我从Matlab调用Google Protocol Buffers Java API。这很好用，但我遇到了很大的性能瓶颈。大部分数据作为以下类型的对象返回：

java.util.Collections$UnmodifiableRandomAccessList

它们实际上包含一个浮动列表。我需要将其转换为Matlab矩阵。到目前为止，我发现的最佳方法是致电：

cell2mat(cell(Q.toArray()))

然而，这一行是代码中的巨大性能瓶颈。

注意我知道Google Protocol Buffers的FarSounder Matlab解析器生成器，遗憾的是这些生成器非常慢。请参阅下文，了解我的问题（YMMV）的一些粗略基准速度。高是好的。

Farsounder Matlab：0.03
纯Python：1
从Matlab调用的Java API（仅解析和提取元数据）：10
从Matlab调用的Java API（解析和提取元数据和数据）：0.25

如果不是为了转换java.util.Collections$UnmodifiableRandomAccessList的开销对于Matlab矩阵，那么从Matlab调用Java API的方法看起来很有希望。

有没有更好的方法将这个Java对象转换为Matlab矩阵？

请记住，返回此类型的方法是自动生成的代码。

Answer 1

你可能最好编写一小段额外的java代码，如下所示：

import java.util.List;
import java.util.ListIterator;

class Helper {
    public static float[] toFloatArray(List l) {
        float retValue[] = new float[l.size()];
        ListIterator iterator = l.listIterator();
        for (int idx = 0; idx < retValue.length; ++idx ){
            // List had better contain float values,
            // or else the following line will ClassCastException.
            retValue[idx] = (float) iterator.next();
        }
        return retValue;
    }
}

我看到了：

>> j = java.util.LinkedList;
>> for idx = 1:1e5, j.add(single(idx)); end
>> tic, out = Helper.toFloatArray(j); toc
Elapsed time is 0.006553 seconds.
>> tic, cell2mat(cell(j.toArray)); toc
Elapsed time is 0.305973 seconds.

Answer 2

根据我的经验，最高性能的解决方案是编写一些java助手，将列表转换为原始类型的普通数组。这些通过matlab很好地映射到矩阵。

如果上述例如给出一个java.lang.Float的数组，帮助器看起来像这样：

public static float[] toFloats(Float[] floats) {
    float[] rv = new float[floats.length];
    for (int i=0; i < floats.length; i++) rv[i] = (float) floats[i];
    return rv;
}

在matlab中cell2mat(cell(Q.toArray()))因此会变成：

some.package.toFloats(Q.toArray());

显然你可以修改辅助函数来直接获取你的列表，避免需要toArray()调用（这实际上是否复制？）。

有效地将Java列表转换为Matlab矩阵

2 个答案: