为什么在matlab中反向循环更快

Question

我最近在MATLAB中遇到了这个用于循环代码的问题让我感到困惑，因为反向循环更快地做同样的事情。为什么会这样？

clear all
a = rand(1000,1000);
b = rand(1000,1000);

for i=1:1000
 for j=1:1000
 c(i,j) = a(i,j) + b(i,j);
 end
end

与反循环相同的代码：

clear all
a = rand(1000,1000);
b = rand(1000,1000);

for i=1000:-1:1
 for j=1000:-1:1
 c(i,j) = a(i,j) + b(i,j);
 end
end

我在python中使用范围（1000,1，-1）执行相同操作并找到相同的结果（反向循环仍然更快）。

Answer 1

由于在反向顺序中没有预先分配输出变量c，因此在第一次for循环迭代之后，c最初被预先分配到1000 x 1000矩阵。当你计算c每个循环的大小增加时，这需要在每次迭代时重新分配内存，因此速度较慢。如果你打开它们，Matlab会将此显示为警告。

Answer 2

反向循环更快，因为第一次迭代（c(1000,1000)=..）创建一个大小为1000x1000的数组，而第一段代码不断增加变量c的大小。

要避免此类问题，请预先分配您在循环中编写的变量。插入c=zeros(1000,1000)，两个版本都可以快速运行。您的matlab编辑器会显示警告（黄线），表示潜在的性能问题以及代码的其他问题。阅读这些消息！