访问struct与＃34;松散＆＃34;变量

Question

我对从matlab结构或matlab变量（任何数组）访问/重新分配变量的时间有疑问：

想象一下，您有一个函数可以创建十个变量（不同维度和大小的数组）。在另一个需要生成这些变量的函数中调用此函数。

现在，因为从函数中获取十个变量看起来很混乱，我考虑将这十个变量存储在结构中，并改变我的初始函数，使其只输出一个结构（有十个字段）而不是十个变量。

因为时间对我来说至关重要（它是EEG实验的代码），我想确保结构方法不慢，所以我编写了以下测试函数。

function test_timingStructs

%% define struct
strct.a=1; strct.b=2; strct.c=3;

%% define "loose" variables
a = 1; b = 2; c = 3;

%% How many runs?
runs = 1000;

%% time access to struct
x = []; % empty variable
tic
for i=1:runs
    x = strct.a; x = strct.b; x = strct.c;
end
t_struct = toc;

%% time access to "loose variables"
x = []; % empty variable
tic
for i=1:runs
    x = a; x = b; x = c;
end
t_loose = toc;

%% Plot results
close all; figure;
bar(cat(2,t_struct,t_loose));
set(gca,'xticklabel', {'struct', 'loose variable'})
xlabel('variable type accessed', 'fontsize', 12)
ylabel(sprintf('time (ms) needed for %d accesses to 3 different variables', runs), 'fontsize', 12)
title('Access timing: struct vs "loose" variables', 'fontsize', 15)

end

根据结果，访问结构以获取字段的值比仅访问变量要慢得多。我可以根据我所做的测试做出这个假设吗？

还有另一种方法可以整齐地包装＆＃34;当我想访问它们时，十个变量不会浪费时间吗？

Answer 1

理论上，是的，struct内的数据访问速度比访问存储在变量中的数据要慢。这只是更高级别数据类型产生的开销。

BUT

在测试中，您只测量两个数据结构中数据的访问时间。当您使用变量时，简单地将一个变量分配给另一个变量只需要很少的时间，因为MATLAB使用写入时复制并且实际上不会在内存中复制数据，直到它被修改。

因此，您编写的测试对于确定使用struct的实际成本非常有用，因为我确定您的功能 >使用它收到的数据。一旦修改数据，MATLAB将立即复制数据并执行所请求的操作。因此，要确定struct的性能损失是什么，您应该计算实际功能而不是您正在使用的无操作功能。

稍微更现实的测试

我在下面编写了一个测试，它比较了被调用函数所做的struct和变量访问，并且没有修改数据。

function timeaccess

    sz = round(linspace(1, 200, 100));

    [times1, times2, times3, times4] = deal(zeros(size(sz)));

    for k = 1:numel(sz)

        n = sz(k);

        S = struct('a', rand(n), 'b', rand(n), 'c', rand(n));
        times1(k) = timeit(@()access_struct(S));
        S = struct('a', rand(n), 'b', rand(n), 'c', rand(n));
        times2(k) = timeit(@()access_struct2(S));
        a = rand(n); b = rand(n); c = rand(n);
        times3(k) = timeit(@()access_vars(a, b, c));
        a = rand(n); b = rand(n); c = rand(n);
        times4(k) = timeit(@()access_vars2(a, b, c));
    end

    figure

    hax1 = subplot(1,2,1);
    ylabel('Execution Time (ms)')
    xlabel('Size of Variables');

    hold on

    plot(sz, times2 * 1000, 'DisplayName', 'Struct w/o modification')
    plot(sz, times4 * 1000, 'DisplayName', 'Variables w/o modification')

    legend(findall(hax1, 'type', 'line'))

    hax2 = subplot(1,2,2);
    ylabel('Execution Time (ms)')
    xlabel('Size of Variables');
    hold on

    plot(sz, times1 * 1000, 'DisplayName', 'Struct w modification')
    plot(sz, times3 * 1000, 'DisplayName', 'Variables w modification')

    legend(findall(hax2, 'type', 'line'))

    saveas(gcf, 'data_manipulation.png')
    legend()
end

function [a, b, c] = access_struct(S)
    a = S.a + 1;
    b = S.b + 2;
    c = S.c + 3;
end

function [a, b, c] = access_struct2(S)
    a = S.a;
    b = S.b;
    c = S.c;
end

function [d, e, f] = access_vars(a, b, c)
    d = a + 1;
    e = b + 1;
    f = c + 1;
end

function [d, e, f] = access_vars2(a, b, c)
    d = a;
    e = b;
    f = c;
end

结果

正如您所看到的，struct只是将变量分配给另一个变量的速度较慢，但​​只要我执行一个操作（这里我有一个非常简单的操作，即为每个变量添加一个常量），访问时间的影响可以忽略不计。

摘要

根据上面的测试，我认为两者之间的时差对于您的用例来说可以忽略不计。即使struct稍微慢一些，它也可能是一个更简洁的设计，并且会产生更易读/​​可维护的代码，并且可能在性能上有所不同。

如果你非常关心性能，可能值得研究一下C / C ++ mex函数来为你做一些繁重的工作，或者转换成比MATLAB更高效的语言。