条件向量化（循环内）答案

【问题标题】：Vectorization of Conditions( inside Loop)条件向量化（循环内）
【发布时间】：2018-12-16 20:52:59
【问题描述】：

为了更快的实现，我想在matlab代码下面进行矢量化：

   A=randi([0 1],20,20);
    B=zeros(20);
    for row = 5:15
     for column = 5:15
    if(A(row,column)==1 && (A(row+1,column)~=1 ||A(row,column+1)~=1)) 
      B(row,column)=1;
    end
     end
    end

我该怎么做？

【问题讨论】：

标签： matlab performance for-loop if-statement vectorization

【解决方案1】：

只需计算整个循环的所有A(row, column)==1 等，然后使用普通的布尔运算。对于您提出的情况，这应该可以正常工作（尽管短路的东西的操作方式略有不同，因此这可能并不总是可行）。

row = 5:15;
col = 5:15;
firstCond = A(row, col) == 1;
secondCond = A(row+1, col) ~= 1;
thirdCond = A(row, col+1) ~= 1;
allCond = firstCond & (secondCond | thirdCond);
B(row, col) = double(allCond);

【讨论】：

投了赞成票，但是这个版本的矢量化并没有加快多少！ ...平均 3 mili sec :) ...比 amahmud 的版本慢一点（见吹或起来）...

【解决方案2】：

我希望这个对你有用。

A=randi([0 1],20,20);    
B=zeros(20);    
z = find(A(5:15,5:15) == 1 & (A(6:16,5:15)~=1 | A(5:15,6:16)~=1));    
y = B(5:15,5:15);    
y(z) = 1;    
B(5:15,5:15) = y;

【讨论】：

投了赞成票并选择了答案，但是您的矢量化版本并没有加快多少！ ...平均 3 英里秒 :)
现在您只使用 20*20 矩阵，原始情况下的总时间约为 0.003 秒，非常低。我认为大型矩阵的加速过程会更加明显。
我认为@Zizy Archer 的版本也很有用，如果你只是在一行中添加所有的逻辑表达式。你也可以看看这个，A=randi([0 1],20,20); B=零（20）；行 = 5:15；科尔= 5:15； allCond = (A(row, col) == 1) &((A(row+1, col) ~= 1) | (A(row, col+1) ~= 1)); B(row, col) = double(allCond);
不，不是，我跑了 20000 次，平均差异（循环和 zizy 的版本之间）是 0.0008.. 顺便说一句，我尝试将 find 直接替换为 y() 而不使用 z.. . 没有变得更快....