Question

网上发布了一些关于“终结”问题的文章。 for循环语句需要很长时间。

我的代码中存在同样的问题。这就是为什么我用两个简单的函数（＆＃39; start＆＃39;和＃39; callMe＆＃39;）编写这个示例代码，以使问题清晰明白。

我有两个案例来检查时间长度＆＃39; callMe＆＃39;需要：

案例1：功能＆＃39; callMe＆＃39;必须计算＆＃39; testOnly = testOnly + i＆＃39; 10000000次迭代。＆＃39; testOnly = testOnly + i＆＃39;代码行需要48.3％的总时间＆＃39;结束＆＃39; for循环语句需要49.7％

案例2：功能＆＃39; callMe＆＃39;显示字符串＆＃39;想知道＆＃39;在命令窗口中。线路＆＃39;对于i = 1：1000＆＃39;需要99.6％的总时间，并且结束时间为＆＃39;声明不需要时间！

当然我知道10000000计算比显示字符串花费更少的时间。但是，我不是在谈论荒谬的时代。我想知道为什么＆＃39;结束＆＃39; Case1中的陈述占49.7％。它与“＃”的简单数学计算有关。 testOnly = testOnly + i＆＃39;。我已经检查了“callMe”的消费时间。还有tic / toc在＆＃39; start＆＃39;功能和那些时间对应于＆＃39; callMe＆＃39;。

中的总时间

在我的实际应用程序中，我使用了更加困难的代码。此代码对时间敏感，因为我尝试获得近乎实时的解决方案。我们正在讨论Parallel Toolbox，CUDA，indisde GPU命令等来加速代码，但另一方面，这样简单的For / end time问题具有所有优势。

那么如何避免这种一般性的结束＆＃39;问题

% Case 1:---------------------
        function start()
        tic
          for i=1:10000
            callMe(1);
          end
        toc
        end

        function callMe(testOnly)
          for i=1:1000    
            testOnly = testOnly + i;  % Case 1
            %disp('wondering')        % Case 2
          end 

          %disp(testOnly)
        end

% Case 2:------------------
        function start()
        tic
          for i=1:10000
            callMe(1);
          end
        toc
        end

    function callMe(testOnly)
      for i=1:1000    
        %testOnly = testOnly + i;  % Case 1
        disp('wondering')              % Case 2
      end 

      %disp(testOnly)
    end

Case 1 Case 2

matlab中的end语句花费50％的时间来使用示例代码

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