MATLAB中的哈希表

Question

MATLAB是否支持哈希表？

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一些背景

我正在研究Matlab中需要图像的缩放空间表示的问题.为此,我创建具有方差2-d高斯滤波器sigma*s^k用于k在一定范围内.,然后我使用每一个依次进行过滤图像.现在,我希望从k过滤后的图像中进行某种映射.

如果k总是一个整数,我只需创建一个3D数组,这样:

arr[k] = <image filtered with k-th guassian>

但是,k不一定是整数,所以我不能这样做.我想做的是保持一系列的ks:

arr[find(array_of_ks_ = k)] = <image filtered with k-th guassian>

一开始看起来似乎相当不错,除了我将使用大约20或30个值进行此次查找可能几千次k,并且我担心这会损害性能.

我想知道我是否会更好地使用某种哈希表来做这件事,这样我的查找时间就是O(1)而不是O(n).

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现在,我知道我不应该过早优化,我可能根本没有这个问题,但请记住,这只是背景,并且可能存在这种情况,这确实是最佳解决方案,无论是否是我的问题的最佳解决方案.

Answer 1

考虑使用MATLAB的map类:containers.Map.以下是简要概述:

• 创建:

  >> keys = {'Jan', 'Feb', 'Mar', 'Apr', 'May', 'Jun', ...
    'Jul', 'Aug', 'Sep', 'Oct', 'Nov', 'Dec', 'Annual'};
  
  >> values = {327.2, 368.2, 197.6, 178.4, 100.0,  69.9, ...
    32.3,  37.3,  19.0,  37.0,  73.2, 110.9, 1551.0};
  
  >> rainfallMap = containers.Map(keys, values)
  
  rainfallMap = 
    containers.Map handle
    Package: containers
  
    Properties:
          Count: 13
        KeyType: 'char'
      ValueType: 'double'
    Methods, Events, Superclasses
  

• 抬头:

  x = rainfallMap('Jan');
  

• 分配:

  rainfallMap('Jan') = 0;
  

• 加:

  rainfallMap('Total') = 999;
  

• 去掉:

  rainfallMap.remove('Total')
  

• 检查:

  values = rainfallMap.values;
  keys = rainfallMap.keys;
  sz = rainfallMap.size;
  

• 检查键:

  if rainfallMap.isKey('Today')
      ...
  end
  

Answer 2

Matlab R2008b(7.7)的新容器.Map类是java.util.Map接口的缩小版Matlab版本.它具有与所有Matlab类型(例如Java Maps无法处理Matlab结构)无缝集成的额外好处,以及自Matlab 7.10(R2010a)指定数据类型以来的能力.

需要键值映射/字典的严格Matlab实现仍然应该使用Java的Map类(java.util.EnumMap,HashMap,TreeMap,LinkedHashMap或Hashtable)来获得对其更大功能的访问,如果不是性能的话.早于R2008b的Matlab版本在任何情况下都没有真正的替代品,必须使用Java类.

使用Java Collections的一个潜在限制是它们无法包含非原始Matlab类型(如结构体).要克服这个问题,可以下转换类型(例如,使用struct2cell或以编程方式),或创建一个单独的Java对象来保存您的信息并将此对象存储在Java Collection中.

您可能还有兴趣检查一个纯-Matlab面向对象(基于类)的Hashtable实现,该实现可在File Exchange上获得.

Answer 3

你可以使用java.

在matlab中:

dict = java.util.Hashtable;
dict.put('a', 1);
dict.put('b', 2);
dict.put('c', 3);
dict.get('b')

但你必须做一些分析,看看它是否能让你获得速度提升......

Answer 4

Matlab不支持哈希表.编辑直到r2010a,那是; 看@Amro的回答.

要加快查找速度,您可以删除find,并使用LOGICAL INDEXING.

arr{array_of_ks==k} = <image filtered with k-th Gaussian>

要么

arr(:,:,array_of_ks==k) = <image filtered with k-th Gaussian>

但是,在我使用Matlab的所有经验中,我从来没有将查找作为瓶颈.

为了加快您的具体问题,我建议您使用增量过滤

arr{i} = GaussFilter(arr{i-1},sigma*s^(array_of_ks(i)) - sigma*s^(array_of_ks(i-1)))

假设array_of_ks按升序排序,GaussFilter根据方差计算过滤器蒙版大小(当然也使用2个1D过滤器),或者可以在傅立叶空间中过滤,这对于大图像特别有用,如果差异是间隔均匀(很可能不是很遗憾).

Answer 5

这有点笨拙,但我很惊讶没有人建议使用结构.您可以通过变量名访问任何结构字段,因为struct.(var)它var可以是任何变量,并将适当地解析.

dict.a = 1;
dict.b = 2;

var = 'a';

display( dict.(var) ); % prints 1