需要优化这个matlab代码...向量化会有帮助吗？

Question

可能重复：
Optimization a recurring matlab code

是矢量优化这段代码一个很好的选择？无论我们是否将代码矢量化，什么标准决定？还有什么可以做的？

function [oddNodes] = pointInPolygon (point,thePolygon) 
% determine if a point is in the polygon (faster than matlab "inpolygon" 
% command 

polyPoints=size(thePolygon,1);  %number of polygon points 
oddNodes = false; 

j=polyPoints; 
x=point(1); y=point(2); 

for i=1:polyPoints 
if (thePolygon(i,2)<y && thePolygon(j,2)>=y || thePolygon(j,2)<y && thePolygon(i,2)>=y) 
    if (thePolygon(i,1)+(y-thePolygon(i,2))/(thePolygon(j,2)-thePolygon(i,2))*(thePolygon(j,1)-thePolygon(i,1))<x) 
     oddNodes=~oddNodes; 
    end 
end 
j=i; 
end 

Answer 1

请，做一些研究，在谷歌有用的点击量从字面上铺天盖地：

1. http://www.softsurfer.com/Archive/algorithm_0103/algorithm_0103.htm
2. http://www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/10391-fast-points-in-polygon-test
3. Geo Fencing - point inside/outside polygon
4. http://www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/12744-distance-from-a-point-to-polygon

等

话虽如此：您的代码建议您只想确定一个点是否位于多边形内。在那种情况下，为什么要麻烦呢，因为inpolygon可以确定在5秒内有一个百万顶点的多边形。

现在，如果您想要为多个点但不是多边形中的顶点（或其他方式）执行此操作，则最好将点数组传递给函数：

function in = pointInPolygon(points, poly) 

    nn = size(poly,1); 
    in = false(nn,1); 

    for ii = 1:size(points,2) 

     x = points(ii,1); 
     y = points(ii,2); 

     yn = false; 
     for jj = 1:size(poly,1) 

      if (poly(jj,2)<y && poly(nn,2)>=y || ... 
       poly(nn,2)<y && poly(jj,2)>=y) 

       if (poly(jj,1)+(y-poly(jj,2))/(poly(nn,2)-poly(jj,2))*... 
        (poly(nn,1)-poly(jj,1))<x) 
        yn = ~yn; 
       end 

      end 
      nn = jj; 
     end 

     in(ii) = yn; 

    end 

end 

因为这使得Matlab能够将JIT用于两个循环。一个简单的测试：

poly = rand(6e6,2); 
poly = [poly ; poly(1,:)]; 

xy = rand(1e3,2); 

tic   
    in = pointInPolygon(xy, poly); 
toc 

结果：

Elapsed time is 0.324801 seconds. 

现在，如果你想要做测试的大点数，用大个顶点的多边形，你真的更好的将所有这些转换成C并写入一个mex文件。毕竟这是一个相当沉重的算法，当你对它也提出了很高的要求时，你必须切换你的工具集。