向量化“for”循环答案

【问题标题】：Vectorizing 'for' loops向量化“for”循环
【发布时间】：2011-12-11 06:24:05
【问题描述】：

这段代码可以按我的意愿工作，但是本着良好的 MATLAB 代码的精神，有没有办法对其进行矢量化（以前是 k x 1 向量）：

start = zeros(k,1);
for i = 2:length(previous)
    if (previous(i-1) == -1)
        start(previous(i))= start(previous(i))+1;
    end    
end

一般来说，在 MATLAB 中进行矢量化代码的直观方法是什么？

【问题讨论】：

【解决方案1】：

在 MATLAB 中使用 find 命令，该命令返回向量为 TRUE 的索引 (i)。所以：

% precache indices i where previous(i-1) == 1
idx = find(previous==-1)+1;
start(previous(idx)) = start(previous(idx))+1;

我预缓存idx 的原因是，如果previous 是一个大向量并且执行find 需要一段时间。否则你可以这样做

start( find(previous==-1)+1 ) = start( find(previous==-1) ) + 1;

【讨论】：

【解决方案2】：

您可以在没有find 的情况下执行此操作，以获得最佳性能：

I = [false; previous(1:end-1) == -1];
idx = previous(I);
start(idx) = start(idx) + 1;

这也避免了previous(end) == -1 的风险，这会导致替代方案中的索引超出范围错误。

请注意，如果 idx 包含重复的索引，这与您的原始索引不同。

【讨论】：

【解决方案3】：

我会这样做：

prev_is_minus1 = [false; previous(1:end-1)==-1]
start = accumarray(previous(prev_is_minus1), 1, k)

我相信这与您发布的代码循环具有相同的效果。

【讨论】：