重复连接向量的更快方法

Question

重复连接向量的更快方法

matlabperformancematrixvectorconcatenation

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有没有更快的方法来连接像下面这样的矩阵？这些代码将被调用数千次，因此非常耗时。对于1658880次调用，我仅得到一个片段需要15秒！（我大约有2000个片段，所以总调用次数将是1658880 * 2000次！）

a=rand(1,100);
b=rand(1,100);
c=rand(1,100);
d=rand(1,100);

k=([b; b; b; d; ones(100); c; a; a; a]);

编辑

Dev-iL提出的建议（使用repmat函数）：

k=zeros(9,100);
k(1:3,:)=repmat(b,3,1);
k(4,:)=d;
k(5,:)=ones(size(a));
k(6,:)=d;
k(7:9,:)=repmat(a,3,1);

没有 repmat

k=zeros(9,100);
k(1,:)=b;
k(2,:)=b;
k(3,:)=b;
k(4,:)=d;
k(5,:)=ones(size(a));
k(6,:)=d;
k(7,:)=a;
k(8,:)=a;
k(9,:)=a;

使用`repmat`函数时，速度比原始代码慢了11秒。如果不使用`repmat`函数，实际上可以比原来快15秒！我会非常感谢任何进一步的建议和帮助！提前致谢！

- Gregor Isack

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为什么不预先分配最终大小，然后通过索引将元素放在正确的位置？您还可以使用多维数组来实现这一点。 - Dev-iL

谢谢回复！你能告诉我更多关于索引的信息吗？我可以从那里开始。 - Gregor Isack

最好将a，b，c，d作为列向量，并将它们连接成[b b b d ones(100) c a a a]。此外，正如@Dev-iL建议的那样，预分配k可能会很有用。 - rahnema1

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使用您的示例数据，您可以使用 k = zeros(9,100); 然后 k(1:3,:) = repmat(b, ...); k(4,:) = d; 等方式进行操作。不过，也许不需要使用 repmat，只需使用 k(1,:) = b; k(2,:) = b; ... 更好。这需要进行基准测试。 - Dev-iL

没有使用repmat，我快了15秒！我修改了问题，请看一下 :) - Gregor Isack

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1个回答

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- rahnema1 · Accepted Answer

由于在MATLAB中数据以列优先的方式存储，所以最好将a,b,c,d生成为列向量并将它们连接起来，如下：

a=rand(100,1);
b=rand(100,1);
c=rand(100,1);
d=rand(100,1);
one = ones(100);
k= [b b b d one c a a a];

相反，您可以预先分配 k 并填充它，如下所示：

k = ones(100,108); %preallocation
%in the loop you can fill it:
k(:,1)=b;
k(:,2)=b;
k(:,3)=b;
k(:,4)=d;
k(:,105)=c;
k(:,106)=a;
k(:,107)=a;
k(:,108)=a;