Question

在我的代码中，我有一个缓慢的部分，可以在下面的简短示例中总结这个想法：

A = randi(10,5); %Random 5×5 matrix containing integers ranging from 0 to 10
B = rand(10,1);  %Random 10×1 vector containing values ranging from 0 to 1
C = B(A);        %New 5×5 matrix consisting of elements from B, indexed using A

在我的情况下，矩阵A的大小为1000×1000，B是500×1的向量，C也是1000×1000。鉴于第3行是for循环，其中A是常量而B每次迭代都更新，我该如何进一步提高速度性能？根据配置文件查看器，75％的代码执行是在这一行。正如预期的那样，对于此操作使用for循环要慢得多（对于1000×1000矩阵，使用10x）：

AA = A(:);          %Convert matrix to vector
for k=1:length(AA)  %Loop through this vector and use it as index
    D(k) = B(AA(k));
end
E = reshape(D,5,5); %Reshape vector to matrix of 5x5

有什么想法来优化这个？

编辑：用于衡量绩效的脚本：

N = 1500;
A = randi(500,N);
AA = A(:);
D = zeros(N,N);

B = rand(500,1);
f1 = @() VectorIndex(A,B);
timeit(f1,1)

f2 = @() LoopIndex(AA,B,N);
timeit(f2,1)

function C = VectorIndex(A,B)
    C = B(A);
end
function D = LoopIndex(AA,B,N)
    D = zeros(N,N);
    for k=1:length(AA)
        D(k) = B(AA(k));
    end
    D = reshape(D,N,N);
end

使用矩阵作为矢量索引的性能

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