MATLAB程序优化的常用方法

同样的功能可以采用不同的编程方法实现，不同的编程方法运行速度不同。本节将介绍一些提高 M 文件执行速度、优化内存管理的常用方法，包括循环向量化和数组内存预分配等。

循环向量化

MATLAB 的一个缺点是当对矩阵的单个元素作循环时运算速度很慢。编程时，把循环向量化，不但能缩短程序的长度，更能提高程序的执行效率。

由于 MATLAB 的基本数据类型为矩阵和向量，所以编程时应尽量对向量和矩阵编程，而不是对矩阵元素进行编程。

向量化 for 循环，具体程序如下：

% loop.m
tic
x=1;
for k=1:1001
    y(k)=log10(x);
    x=x+0.01;
end
toc
>> loop

时间已过 0.019843 秒。

向量化 for 循环的另一种操作方法，具体程序如下：

% vetcor_loop.m
tic
x=1:0.01:10;
y=log10(x);
toc
>> vector_loop

时间已过 0.003630 秒。

在 for 循环或 while 循环中，如果数组大小随着循环而增加，则会严重影响内存的使用效率。如下面的代码：

x=0;
for k=2:1000
    x(k)=x(k-1)+5;
end

该代码首先创建变量 x，其值为 0，在 for 循环中，将其扩展为长度为 1000 的一维数组。在每一次扩展中，系统需要寻找更大的连续内存区域，用于存放该数组，并将数组从原地址移动到新地址中。

该代码可以通过下面的代码实现：

x = zeros(1, 1000);
for k = 2:1000
    x(k) = x(k-1) + 5；
end

在该代码中，首先为数组 x 分配内存区域，将x的所有元素赋值为 0。这样可以节约重新分配内存的时间，提高程序的效率。

MATLAB 中，可以用于分配内存的函数有 zeros 和 cell，分别用于对数值数组和单元数组进行内存分配。

用 zeros 为数组分配内存时，如果数组的类型是 double 以外的类型，则应利用下面的语句进行：

A=zeros(100,'int8');

该语句为 A 分配 100×100 的 int8 类型的内存。

A=int8(zeros(100));

该语句为 A 分配 100×100 的 double 类型的内存，再将其转换为 int8 类型。

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