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Matlab中for循环使用时出现超耗时语句怎样修改后高效？
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新手, 积分 7, 距离下一级还需 43 积分
本帖最后由 haiou2008 于
19:32 编辑
我是matlab新手，使用win7 64位系统，Matlab2012a 64位。编写了一个经典SIR模型的例子，运行很慢，十分耗时。
我通过profile on，查看了一下代码的耗时，发现如下的一个语句十分的耗时，请大家帮我想一下办法！
这个语句是要查找矩阵中某一行中为1的列标号，矩阵我测试用的比较小，500左右，但实际使用时会是左右大小的稀疏邻接矩阵。
这次测试是重复1000次实验得到的，附件中有我完整的主函数，调用函数和数据集。希望能有人帮我，让我学习一下如何让matlab代码跑的飞快！提高研究效率。
下面的部分代码，解释如下：
I_ID为列向量，存储初始感染点的编号；&&neighbor_ID 为找到某个节点的所有邻居的编号；neighbor_State 为节点编号+节点状态；
完整的代码，见附件，希望得到大家的帮助，不胜感激！for i = 1:length(I_ID);
& && &&&I_i = I_ID(i);
& && &&&%%% 下面的语句，太耗时间
& && &&&neighbor_ID = Graph(I_i,:) == 1;& && &
& && &&&%%% 上面的语句，太耗时间
& && &&&neighbor_State = State_list(neighbor_ID,:);
& && &&&S_ID = neighbor_State((neighbor_State(:,2) == 0),1);& & %找到邻居中的S态节点
& && & for ii = 1:length(S_ID)
& && && && &S_i = S_ID(ii);
& && && && &if ( rand & beta )
& && && && && & State_list(S_i,2) = 5;& &%I态节点以bata概率感染邻居S态节点,暂时标记为5
& && && && &end
& && &&&end
& && &&&if ( rand &= gamma )
& && && &&&State_list(I_i,2) = 2;& && &&&%原始I态节点自己以gamma概率变为R态& && &&&
& && &&&end
& & end复制代码程序文件如下：
(18.78 KB, 下载次数: 2812)
23:00 上传
点击文件名下载附件
谢谢大家，希望得到回复。。
论坛优秀回答者
帖子最佳答案
关注者： 4260
你这个for循环可以向量化，你为什么要放在for循环里面？
为什么不一次性全部找出index
ind=find(Graph== 1);& &
math (博士、教授）Email: & &&&QQ:
我在网络上的言论、见解等只代表我个人的观念，与任何研究机构、商业公司等无关。欢迎你通过任何方式与我探讨学术和技术上的问题（学生提问的话，请在论坛上发帖提问）。最新日志:
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math 发表于
你这个for循环可以向量化，你为什么要放在for循环里面？
为什么不一次性全部找出index
您好！非常感谢您的回复，我用在第一个for里面，是因为下面第二个for语句和if语句，要对index中的每一个数据进行分别判断是否&beta，如果第一个for向量化，可以实现这个功能吗？我还是新手，您能帮我看看如何修改吗？源代码，我已经放在附件中了，万分感谢！
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大家可以帮我解答一下吗？我向量化用的不好，稍微复杂一点for循环和find操作就不行了，就只能一个一个找了。还做不到把向量化方法用到稍微复杂的情况下，希望大家帮我看看如何修改。
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本帖最后由 haiou2008 于
14:47 编辑
论坛里还有没有大神帮忙解答一下啊？:'(:'(是大家都不会吗？还是觉得太简单。。请大家赐教啊!
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有没有大神帮忙解答一下，受尽代码的摧残。。有没有效率高的方式？
MATLAB 基础讨论版块优秀回答者
<h1 style="color:#79 麦片财富积分
关注者： 171
要想加快程序的运行速度，已经算出的东西就绝对不再重算。
比如在你的程序中，同一个Graph(I_i,:)==1被重复计算了13721次，自然会很慢。
事实上，如math所说，你应该在所有的循环之外一次算出所有的neighbor_ID
neighbor_ID = (Graph(I_i,:) == 1);
然后在循环中用到neighbor_ID时，写成
neighbor_ID(I_i, :);
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stellari 发表于
要想加快程序的运行速度，已经算出的东西就绝对不再重算。
比如在你的程序中，同一个Graph(I_i,==1被重复 ...
嗯，这个确实是大问题，我没能很好的理解math的意思，我尝试一下这样去写。如果还是很耗时间，还请您朵朵指导，非常感谢您！
论坛优秀回答者
关注者： 303
看了下你的程序，SIR_m2中graph的只用了两次，第一次是求M，第二次就是你说耗时的那次
而且你的graph非零元素全是1，所以完全可以把graph在生成的时候就变成一个logical类型，这样就不需要
Graph(I_i,:)==1，而可以直接用Graph(I_i,:)，这样下边两行：
& && &&&neighbor_ID = Graph(I_i,:) == 1;& && &
& && &&&neighbor_State = State_list(neighbor_ID,:);
完全可以改成一行：
& && &&&neighbor_State = State_list(Graph(I_i,:),:);
另外注意到你这里Graph是对称的，而且整个SIR_m2中都没有改变过，所以建议你把
Graph(I_i,:)
Graph(:,I_i)
neighbor_State = State_list(Graph(:,I_i),:);
因为matlab内存管理上是按照列存储数据的（即使是稀疏阵也是），这样读取会更加高效些
在执行上边的改动之前，记得要修改Pretreatment，使得的输出Graph为logical类型，与此同时把Pretreatment稍作简化：
function Graph = Pretreatment(List)
ij = List(:,1:2) + 1;
n = max(ij(:));
Graph = sparse(ij(:,1), ij(:,2), 1, n, n);
Graph = (Graph + Graph') & 0;
除了上述这些，其他地方也可以有些改进，不过都影响不大，例如
1.阈值beta的判断那个小循环完全可以向量化处理
2. State_list(State_list(:,2) == 5,3) =& &%将节点感染时间记录，初始感染源的被感染时间默认0& &
& & State_list(State_list(:,2) == 5,2) = 1;& &%将新感染的节点变为I态
重复计算了两次State_list(:,2) == 5，完全可以只计算一次：
idx = State_list(:,2) == 5;
& & State_list(idx,3) = T_& &%将节点感染时间记录，初始感染源的被感染时间默认0
& & State_list(idx,2) = 1;& &%将新感染的节点变为I态
3.R_sum和I_sum你只要最大值，那么你完全可以在循环中完成，而没必要把每次的值都保存下来，到最后求最大值，这样还会导致matlab每次都有可能需要重新分配空间
4.State_list = [State_list, 1e99*ones(size(State_list,1), 1)];&&% 最后一列记录感染时间
State_list( State_list(:,2) == 1, 3) = 0;& && & %初始感染源的感染时间默认为0
5,6,7，。。。。
不过这些问题相比上述提到的那些都只算是小问题，影响有限
另外你这里如果graph并不是很大，能把graph生成为full矩阵（需要修改Pretreatment），可能也会提升一些效率，不过也要看具体情况
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stellari 发表于
要想加快程序的运行速度，已经算出的东西就绝对不再重算。
比如在你的程序中，同一个Graph(I_i,==1被重复 ...
真的非常非常感谢您！根据你说的办法，我将neighbor_ID = (Graph(I_i,:) == 1);放进主函数中，算法效率得到极大的提升。在编程的过程中，我将好好记住您说的“要想加快程序的运行速度，已经算出的东西就绝对不再重算。”。再次感谢！
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MATLAB中文论坛微社区matlab 用for循环给矩阵赋值_百度知道
matlab 用for循环给矩阵赋值
利用 for 循环给3行4列矩阵赋值，当i&j时,bij=i+j。当i&j时，bij=i-j， i=j时 bij=1急！！！！在线等
我有更好的答案
for i=1:3for j=1:4if i&jb(i,j)=i+j;elseif i==jb(i,j)=1;elseb(i,j)=i-j;endendendend
采纳率：65%
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我们会通过消息、邮箱等方式尽快将举报结果通知您。　　最近一周，对MATLAB有进行了新一轮的学习，对其矩阵化编程的思维有了更深入的了解。确实精妙！
　　将矩阵A= [1 2 3; 2 4 3; 3 4 5]中所有的数字3替换为33.
如果还停留在C语言的思维可能就是
&& for i=1:3
if A(i,j)==3
A(i,j) = 33;
　　而MATLAB语言则有更灵活的语法，
&& A(A==3) = 33
　　这句的意思就是讲matlab中等于3的数复制为33；
　　当在MATLAB中输入A==3
　　得到的是一个逻辑数组，接下来的复制操作只对逻辑为真的部分进行。显然后一种写法代码更加简洁。
将A= [1 2;2 3; 3 4; 4 5]每行视为坐标；将5阶零矩阵的这四个位置复制为1；
　　继续常规思维，也是最正常的思维就是每个位置赋值：
&& A= [1 2;2 3; 3 4; 4 5];
B = zeros(5);
B(A(i,1),A(i,2)) = 1;
　　这里可以使用sub2ind这个函数，从字面意思已经知道，是将下标转换为索引值，具体原理可以help sub2ind以及type sub2ind(查看源码)
所以可以直接写成
&& A= [1 2;2 3; 3 4; 4 5];
&& B = zeros(5);
&& B(sub2ind(size(B), A(:,1), A(:,2)))=1
　　深刻体会到矩阵处理问题的简洁之美！
统计矩阵A = [1 3 4; 5 3 2; 4 2 1]中3的个数
如果还停在初学C语言的思维，恐怕又是靠for解决问题
&& A = [1 3 4; 5 3 2; 4 2 1];
&& for i=1:3
if A(i,j)==3
　　这使如果知道find函数和length函数，就会轻松不少：
&& length(find(A==3))
　总结，通过以上三个例子，可以看到：
　　1、学习一门新的东西，一定要把握其精髓，不要固定步自封（比如一味使用for循环）、生搬硬套；
　　2、就我现在体会，学习matlab最重要的是学习它丰富的函数和灵活的语法，也就是说这门语言处理运算的思维。
　　3、作为一个技术人员，一定要偷懒，抠门。什么是偷懒，相同的功能，能用一行代码解决绝不用两行，什么是抠门，用最简洁的思维，最快的时间、最小的内存。
　　4、敢想敢做，敢想：为什么不能用一行代码解决；敢做，敢于通过学习实现自己的想法。
阅读(...) 评论()求助，如何将如下for循环生成矩阵化为向量化运算，减少时间_百度知道
求助，如何将如下for循环生成矩阵化为向量化运算，减少时间
c=[0 0]for i=1:100for j=1:100d=[i,j]c=cat(1,c,d)endend
是用Matlab做的
我有更好的答案
其实你现在的时间主要是花费在了屏幕打印上，每循环一次就要打印一次，很浪费时间，其实FOR循环本身不耗时间的，如果你只需要最后结果的话，不妨让程序不要输出中间过程。（语句加分号）ticc=[0 0];for i=1:100
for j=1:100
c=cat(1,c,d);
endendctoc******************我的电脑是一秒就好了。如果输出中间过程，我的电脑上是跑个没完的
采纳率：65%
试下reshape（1，数据总数），希望对你有帮助。
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