相关疑难解决方法(0)

我与实验MATLAB OOP,因为一开始我模仿我的C++的记录器类,我把我所有的字符串辅助函数在String类,以为这将是巨大的,能够做的事情一样a + b,a == b,a.find( b )而不是strcat( a b ),strcmp( a, b ),检索的第一元件strfind( a, b ),等

问题:减速

我把上面的东西用上,并立即注意到一个急剧减速.我做错了(这当然有可能,因为我有相当有限的MATLAB经验),还是MATLAB的OOP只是引入了很多开销？

我的测试用例

这是我为字符串做的简单测试,基本上只是附加一个字符串并再次删除附加部分:

classdef String < handle
  ....
  properties
    stringobj = '';
  end
  function o = plus( o, b )
    o.stringobj = [ o.stringobj b ];
  end
  function n = Length( o )
    n = length( o.stringobj );
  end
  function o = SetLength( o, n ) …

考虑以下简单的速度测试arrayfun:

T = 4000;
N = 500;
x = randn(T, N);
Func1 = @(a) (3*a^2 + 2*a - 1);

tic
Soln1 = ones(T, N);
for t = 1:T
    for n = 1:N
        Soln1(t, n) = Func1(x(t, n));
    end
end
toc

tic
Soln2 = arrayfun(Func1, x);
toc

在我的机器上(Linux Mint 12上的Matlab 2011b),该测试的输出是:

Elapsed time is 1.020689 seconds.
Elapsed time is 9.248388 seconds.

什么了？!？arrayfun虽然公认的解决方案更清洁,但速度要慢一个数量级.这里发生了什么？

此外,我做了类似的测试方式cellfun,发现它比显式循环慢约3倍.同样,这个结果与我的预期相反.

我的问题是:为什么是arrayfun和cellfun这么多慢？鉴于此,有没有充分的理由使用它们(除了使代码看起来很好)？

注意:我说的是arrayfun这里的标准版本,而不是并行处理工具箱中的GPU版本.

编辑:为了清楚起见,我知道 …