MATLAB程序优化（2）——循环的替代

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本文针对 MATLAB 程序优化中的循环替代策略进行探讨，适合对 MATLAB 有一定了解的开发者，旨在提升程序运行效率。首先，MATLAB 是一种针对矢量和矩阵运算设计的矩阵语言，因此，优化程序时可以考虑使用向量化算法，将 for 和 while 循环转换为等效的矩阵运算，从而提升性能。然而，对于初学者来说，优先熟悉 MATLAB 的各种函数和基本操作更为重要，实现功能后，再逐步关注性能优化。

MATLAB 是“矩阵实验室”的缩写，其优势在于高效处理矩阵和向量运算，但循环处理是其相对薄弱的环节。减少循环使用可以显著提升程序执行速度。此外，直接使用 MATLAB 的内置函数而非手动编写循环，通常能获得更好的性能。

解决循环问题时，可以考虑使用函数指针，如使用 `func = @sin` 替代 `func = 'sin'`，这可以避免每次循环时 MATLAB 需要搜索函数路径的问题。同时，选择适用于实数的函数版本，例如 `reallog()`, `realpow()`, `realsqrt()` 等，能进一步提高程序效率。

针对循环优化，还有多个实用技巧可供参考。例如，在必须使用多重循环时，根据循环次数调整内外层循环的顺序，可以显著提升程序速度。使用 `any()`, `size()`, `find()`, `cumsum()`, `sum()` 等函数代替循环操作，或利用 `bsxfun()`, `arrayfun()`, `cellfun()`, `spfun()`, `structfun()` 等内置函数，简化代码结构，提高执行效率。

另外，高级输入输出操作，如 `load()` 和 `save()`，通常比低级操作 `fread()` 和 `fwrite()` 更快。针对矩阵元素与列均值的偏差计算，MATLAB R2016b 及更高版本提供了更高效的内置方法，简化了操作步骤。

对于识别和优化程序中资源占用较多的部分，可以利用 MATLAB 内置的性能分析工具。使用 `tic` 和 `toc` 方法可以获取程序运行时间，了解运行时受计算机负载影响的“wall clock”时间。通过不断压缩计时范围，可以定位程序执行最慢的位置。此外，MATLAB 的代码分析器功能强大，通过 `profile on` 和 `profile viewer` 命令，可以生成详细的性能分析报告，包括函数名、调用次数、CPU 使用时间等信息，帮助开发者进行代码优化。

总结，优化 MATLAB 程序时，应根据具体情况选择合适的策略，如向量化、函数指针、选择高效函数、优化循环结构等，并利用 MATLAB 的性能分析工具辅助定位和解决性能瓶颈。通过这些方法，可以显著提升 MATLAB 程序的运行效率。