optimization - 相同代码的 MATLAB 速度差异

Question

我有一些我一直在使用的 MATLAB 代码。共有三个部分，例如 A、B 和 C。A 和 C 可以更改，B 保持不变。

我所做的是将 A、B 和 C 分成单独的 .m 文件(不是函数，只是脚本)。 A 只是创建一组变量，B 包含逻辑，C 包含结果绘图。我将 D 称为一个文件，我所做的只是依次线性复制/粘贴 A、B 和 C 的全部内容。

如果我运行 A，然后运行 ​​B，然后运行 ​​C，则 B 中的迭代进行得非常缓慢，每次迭代大约需要 15 秒。如果我运行 D(先粘贴 A，然后粘贴 B，然后粘贴 C)，它会运行得很快，每次迭代大约需要 2 秒。

鉴于 MATLAB 以完全相同的顺序运行完全相同的代码，为什么两者的执行时间会有如此大的不同？

Answer 1

我相信你有内存问题。 Matlab 函数实际上将其输入变量作为指针获取，但如果更改数据，它就会变成副本。因此，如果 A、B、C 有大量的输入和输出，并且它们中的每一个都修改了一些数据的一小部分，那么您将获得大量的内存分配。

例如:

function Main()
 x = imread('peppers.png');
 for i=1:size(x,1)
     for j=1:size(x,2)
          x = ChangePixel(x,i,j);
     end
 end
 imshow(x);
end

function A = ChangePixel(A,i,j)
    A(i,j,:) = A(i,j,[3 2 1]);
end

这段代码会很慢，因为 ChangePixel 每次都会分配一个新矩阵。

有时，Matlab 可以检测到这些类型的操作并使用内部优化。但是，是否会发生无法预知，所以最好避免这种操作。