哪个方法只是一个特定的内部for循环？使用细胞或其他方法

Question

我正在研究一种在线顺序算法。在t时间，我收到一个长度为y的数据向量t，我需要检查y中的每个元素。对于最新的y(t)，对所有先前的obs的判断都有影响，因此即使每次只收到一个新的y(t)，也需要检查整个矢量y。这是我目前的解决方案，当然整个观察y(1:t)是预先生成的：

   for i = 1:length(y)%%length(y) = t
     for j = 1:i
        p(i,j) = fct(y(1:j),y(j+1:i))
     end
   end

我想在时间t，内部for循环的唯一区别是数据y(1:j)和y(j+1:t)的细分，所以如果构建t*2包含c和c{t,1} = y(1:j)的单元格c{t,2} = y(j:t)可以加快处理速度。我知道使用单元格导致很多开销，有没有更好的方法？