Question

问题

我正在尝试优化代码的运行时，并在包含多个嵌套的if语句之前询问过类似的问题。 Vectorizing nested if-statements

正如我在那里发布的代码希望我可能实现的一些想法有点长，我仍然在讨论嵌套循环的矢量化实现，我想再问一些更简单的代码：

代码

NB_list_all=zeros(length(BML),4);
for NB=1:length(BML);
    NB_list=zeros(4,1);
    %in +x direction
    if isempty(find(BML(:,2)==BML(NB,2)+x_blockdimension & BML(:,3)==BML(NB,3), 1));
        NB_list(1,1)=0;
    else
        NB_list(1,1)=find(BML(:,2)==(BML(NB,2)+x_blockdimension)& BML(:,3)==BML(NB,3));

    end
NB_list_z(NB,:)=NB_list;
end

% BML(:,2) stores the x-coordinate
% BML(:,3) stores the y-coordinate

一些示例数据

BML=
    1 1005  115
    2 1100  115
    3 1419  120
    4 1424  120
    5 660   115
    6 655   115

注意BML的大小为170 000 x 7。

代码说明

我正在尝试使用此代码的是找到我的点云中的下一个点，即＆＃34; x_blockdimension＆＃34;远。如果找不到任何内容，则条目设置为零。现在因为这需要花费大量时间来获得1800万个点（而且我不只是朝着一个方向看），我正在寻找一种通过使用矢量化或逻辑索引来优化它的方法。如果有另一种改进运行时的方法，我会很乐意提供任何提示。

我尝试了什么

if isempty(find(BML(:,2)==BML(:,2)+x_blockdimension & BML(:,3)==BML(:,3), 1));
    NB_list(1,1)=0;
else
    NB_list(1,1)=find(BML(:,2)==(BML(:,2)+x_blockdimension)& BML(:,3)==BML(:,3));

end

但它并没有真正按照我的意愿去做。

我希望得到一些帮助！

Answer 1

如果我正确理解输入的格式，您可以使用bsxfun广播来实现像这样的矢量化解决方案 -

% Perform broadcasted comparison corresponding to the iterative comparison
% in original code to get a boolean array/mask. 
% Get the row, col indices for the mask, which will correspond to the index
% values and positions where those values are to be stored in the output. 
[R,C] = find(bsxfun(@eq,BML(:,2),BML(:,2).'+x_blockdimension) & ...
                                     bsxfun(@eq,BML(:,3),BML(:,3).'));

% Setup output array and store the indices at respcetive positions. 
NB_list_z_out = zeros(size(BML,1),numel(NB_list));
NB_list_z_out(C,1) = R;

请注意，输出似乎只是编辑输出数组中的第一个列元素，因此在最后一步使用NB_list_z_out(C,1)进行索引。

可以建议一种替代方法，重点关注内存效率和性能，并获得R和C，这可以在以后使用，就像它们在前面列出的方法中使用的那样。实现看起来像这样 -

% Filter out with "bsxfun(@eq,BML(:,3),BML(:,3).'))".
[~,~,idx] = unique(BML(:,3),'stable');
vidx = find(ismember(idx,find(accumarray(idx(:),1)>1)));

% Filter out on remaining ones with valid indices (vidx)
[R1,C1] = find(bsxfun(@eq,BML(vidx,2),BML(vidx,2).'+x_blockdimension));
R = vidx(R1);
C = vidx(C1);

Answer 2

如果您知道BML中的每一行只有0或1匹配，那么您可以对它们进行排序并使用diff，而不是使用循环：

%%  Find matches for x dimension

% sort on x dimension using sortrows, then split the matrix again
BMLx= sortrows(BML(:,[2:end,1]));
sorted_xx = BMLx(:,1:end-1);
idx = BMLx(:,end);

diff_ = diff(sorted_xx);
x_diff_match = find(diff_(:,1)==x_blockdimension & (diff_(:,2:end)==0));
% or you might want to use abs(a-b)<told

% assign all zeros as default
NB_list_x=zeros(length(BML),1);
% alocate matches
NB_list_x(idx(x_diff_match)) = idx(x_diff_match+1)

使用嵌套的if子句进行Vectorize循环

2 个答案: