Question

根据Matlab分析器，以下两个操作在我的代码中花费的时间最多。

我有一个矩阵A，我始终保持固定大小（N行和2列）。我必须删除由两个实数值组成的第一行，将所有行向上移动一行并插入[ Inf Inf ]作为最后一行。我不明白为什么下面这行很慢。

A = [ A(2:end,:) ; [ Inf Inf ] ];

我遇到的第二个问题是当我同时需要在同一个矩阵A中插入一行并删除最后一行时。我们假设我想在行row处插入idx。然后，以下行显着减慢了代码。

A = [ A(1:(idx - 1),:) ; row ; A(idx:(end - 1),:) ];

知道为什么两个类似的操作都很慢？我确实知道慢是相对的，但可能是这种操作是不好的做法，我可以改进它们。

Answer 1

这两个操作都会导致构建一个大小为nx2的新矩阵，并将旧的矩阵复制到新的矩阵中。在这两种情况下都完成了O（n）操作。这并不理想，特别是在紧凑的循环中。

如果你对数据的每一行都这样做，那就是O（n2）操作。即使是像10k或100k这样的小ns，你也会遇到问题。

Answer 2

在热身之后，对于你的第一个问题（2016a），这种情况在大多数情况下大多数时间增加1.5-2倍。

N = 10;
M = rot90(blkdiag(rot90(eye(N-1)),inf),-1);
ind = 10000;
t = zeros(ind,1);
indarr = 1:ind;

for i = indarr
    A = rand(N,2);
    B = rand(N,2);

    tic,A = [ A(2:end,:) ; [ Inf Inf ] ];t1=toc;
    tic,B = M*B;t2 = toc;

    t(i) = t1-t2;
end

plot(t)

在矩阵

2 个答案: