Ale*_* R. 4 performance matlab matrix diagonal
设A大小矩阵[n,n].如果我想提取它的对角线,我会这样做diag(A).
实际上,我想要相反的对角线,这将是[A(n,1),A(n-1,2),A(n-2,3),...].
一种方法是通过diag(flipud(A)).然而,flipud(A)与找到通常的对角线相比,它相当浪费并且花费的时间增加了10倍.
我正在寻找一种快速获得对角线的方法.当然,for循环看起来非常缓慢.建议将不胜感激.
the*_*eye 10
这是我的矩阵,由A = magic制作(5)
A =
17 24 1 8 15
23 5 7 14 16
4 6 13 20 22
10 12 19 21 3
11 18 25 2 9
s = size(A,1)
A(s:s-1:end-1)
ans =
11 12 13 14 15
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
下面是对目前为止提到的所有方法的比较,以及我能想到的其他一些变化.这是使用TIMEIT功能在64位R2013a上测试的.
function [t,v] = testAntiDiag()
% data and functions
A = magic(5000);
f = {
@() func0(A) ;
@() func1(A) ;
@() func2(A) ;
@() func3(A) ;
@() func4(A) ;
@() func5(A) ;
@() func6(A) ;
@() func7(A) ;
};
% timeit and check results
t = cellfun(@timeit, f, 'UniformOutput',true);
v = cellfun(@feval, f, 'UniformOutput',false);
assert( isequal(v{:}) )
end
function d = func0(A)
d = diag(A(end:-1:1,:));
end
function d = func1(A)
d = diag(flipud(A));
end
function d = func2(A)
d = flipud(diag(fliplr(A)));
end
function d = func3(A)
d = diag(rot90(A,3));
end
function d = func4(A)
n = size(A,1);
d = A(n:n-1:end-1).';
end
function d = func5(A)
n = size(A,1);
d = A(cumsum(n + [0,repmat(-1,1,n-1)])).';
end
function d = func6(A)
n = size(A,1);
d = A(sub2ind([n n], n:-1:1, 1:n)).';
end
function d = func7(A)
n = size(A,1);
d = zeros(n,1);
for i=1:n
d(i) = A(n-i+1,i);
end
end
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
时间安排(按照上面定义的顺序):
>> testAntiDiag
ans =
0.078635867152801
0.077895631970976 % @AlexR.
0.080368641824528
0.195832501156751
0.000074983294297 % @thefourtheye
0.000143019460665 % @woodchips
0.000174679680437
0.000152488508547 % for-loop
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
对我来说最令人惊讶的结果是最后一个.显然JIT编译对这种简单的for循环非常有效.
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