作者:猫叔 来源:科学计算Tech微信公众号
用过Matlab的同学应该都知道,Matlab的慢是出了名的,但是再慢也有优化的方式,下面我们给出几个Matlab编程中常用的优化技巧。
在讲优化方法之前,首先要说的就是Matlab中用tic toc的方式来计算运行时间,这是个常识。当然,想统计具体的耗时,可以用profile工具。
1. 向量化操作
这个应该是用过Matlab的同学都清楚的一点,Matlab中操作向量和矩阵的速度要比使用for循环的速度快很多,是因为其底层调用了高性能线性代数库BLAS库和LAPACK库。这个就不多说了。
2. 内存预分配
在Matlab中我们可以定义一个空矩阵
mtx = [];
然后后面再给它加入一些数据,而且这个矩阵大小可以随着我们填入数据的多少而变化。像下面这个程序
tic n = 1000; mtrx = []; init = 1.0; for i = 1:n for j=1:n mtrx(i,j) = init + 1.0; end end toc
这个程序的运行时间是多久呢?在我电脑上是0.2秒。
那这个程序有什么问题呢?就是我们没有为这个矩阵分配一个内存空间,而且在循环中,矩阵大小是变化的,这就导致每次循环时都浪费额外的时间去寻找满足需求的内存空间,将改变大小后的矩阵整体移动到这个新的内容空间中,并释放原来的内存空间,这除了会影响代码的运行效率,还容易形成内存碎片,让程序越来越难找到满足条件的内存。
因此在循环前给矩阵预分配内存是很一个良好的习惯,如果没有这个习惯,你还可以通过Matlab自带的代码检查器来查看是否存在类似问题。
所以,我们应该把程序修改如下:
tic n = 1000; mtrx = zeros(n,n); init = 1.0; for i = 1:n for j=1:n mtrx(i,j) = init + 1.0; end end toc
这个程序只用了0.007秒的时间就运行完成了,可见它们的差距有多大。
3. 按列存储
Matlab中默认是按列存储的,也就是说,列向量在内存中是连续排列的,对连续的数据做处理肯定是要快的,所以我们在定义向量时一般都会使用列向量。下面对比矩阵中对行做操作和对列做操作花费的时间。
n = 10000; mtrx = rand(n,n); mcol = zeros(n,1); mrow = zeros(1,n); tic for i=1:n mcol(i) = sum(mtrx(:,i)); end toc
我们对矩阵中的每一列都求和,总共用了0.17秒。
tic for i=1:n mrow(i) = sum(mtrx(i,:)); end toc
再对矩阵中的每一行求和,用了0.8秒。
可以看出,对列操作比对行操作速度要快很多。
4. 数据类型
在Matlab中,数据类型默认是double型,对使用者来说,无需太多关心数据类型当然是省心省力的,但这也带来了一个问题就是double型占用的内存较多,还有可能拖慢程序的运行速度。所以,在适当的情况下,我们可以把数据类型选择为逻辑型、字符型、整型等。但这样还需要注意的一点是,一个变量在改变数据类型时会消耗额外的时间,因此还不如重新建一个新变量。
高效编程的内容就先写这么多,后面还会继续补充。下面说一个Matlab调试中断点设置问题。在一个for循环中,比如for i=1:n,我们想在i=100的进入断点,这个时候应该怎么用?以前的时候我们都会这么写。
for i=1:n if(i==100) pass end end
把断点设置在pass处,但其实不用这么弄。Matlab中提供了条件断点的设置方式。在循环中右键选择设置条件断点,如下图所示。
Figure 1. 条件断点设置1
在下面的窗口中填入条件即可,比如i==100。
Figure 2. 条件断点设置2
这样,当程序运行到i==100时就会进入断点,不需要自己再写额外的语句。
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