比cell2mat更快

Question

我目前正在优化一些代码,并且无法找到比MATLAB更快的方法cell2mat.目前,cell2mat我的代码中的多次使用代表了超过15%的处理时间.

我认为它可以比这更快,因为我知道我将传递给函数的单元格数组的结构.

基本上,单元阵列是NxN,其中:

1. 左上方的(N-1)x(N-1)块在每个单元格中包含6x6双矩阵

2. 右下角的(N,N)单元格是MxM双矩阵.

3. 其他单元格具有连接的正确尺寸,即:

细胞(1:(N-1),N)是6xM双基质,细胞(N,1:(N-1))是Mx6双基质.(图像添加用于清楚起见,有N=207和M=300)

由于单元格将始终填充双精度并且始终为2维,因此我只使用了一小段cell2mat代码,即:

 function m = myCell2Mat(c)

    rows = size(c,1);


        m = cell(rows,1);
        % Concatenate one dim first
        for n=1:rows
            m{n} = cat(2,c{n,:});% 73% of the time spent here
        end
        % Now concatenate the single column of cells into a matrix
        m = cat(1,m{:});% 25.2% of the time spent there


  end

这并没有改变花费的时间(就像人们可以想象的那样),花在这些线上的时间最多.

我的问题是:有没有人知道如何在那里删除循环？我尝试过以下方面:

N=207;
M=300;
C=cell(N,N);
for ii=1:N-1
  for jj=1:N-1
C{ii,jj}=rand(6);
  end
end

for kk=1:(N-1)
C{N,kk}=rand(M,6);
C{kk,N}=rand(6,M);
end

C{end}=rand(M,M);

tmp1=cat(1,C{:,1:(end-1)});
LeftPart=reshape(tmp1,[],6*(size(C,2)-1));

RightPart=cat(1,C{:,end});

Res=[LeftPart RightPart];

但它没有及时显示任何改进..(并且因为按列reshape操作而给出错误的结果)

我已经考虑过使用递归函数了,但它似乎没有去任何地方.

提前致谢!

Answer 1

从评论中得出的结论是，没有任何方法可以cell2mat显着地提高性能。相反，我建议一个更好的数据结构。

您写道，数据实际上代表2D矩阵。与其将其拆分为多个块，不如将其整形为4D矩阵更快。假设您的Cell被调用，C并且M是对应的2D矩阵

%Old Code
q=C{1,1}
%Faster way to index the same
%1) Convert 2D matrix to 4D
blocksize=6
M=reshape(M,blocksize,size(M,1)/blocksize,blocksize,size(M,2)/blocksize);
%2) Index a block
q=squeeze(M(:,1,:,1))

由于整形基本上需要零时间，因此您可以切换回2D视图，例如处理最后一行/列。如果要避免转换回来，可以一次索引多个块。对于最后一列，请使用：reshape(M(:,206,:,207:end),6,[])对应于C{206,207}