如何快速获得多重阵列

什么是最快的方式来采取阵列A和输出unique(A) [即[A]的唯一数组元素集合以及其第i个位置中的第i个条目的第i个条目unique(A)的第i个多样性集合在A中。如何快速获得多重阵列

这是一口，所以这里是一个例子。鉴于A=[1 1 3 1 4 5 3]，我想：

unique(A)=[1 3 4 5]
mult = [3 2 1 1]

这可以用一个单调乏味的for循环来实现，但想知道是否有利用MATLAB的阵列性质的方式。

2014-02-11 Lepidopterist

uA = unique(A); 
mult = histc(A,uA);

或者：

uA = unique(A); 
mult = sum(bsxfun(@eq, uA(:).', A(:)));

标杆

N = 100; 
A = randi(N,1,2*N); %// size 1 x 2*N 

%// Luis Mendo, first approach 
tic 
for iter = 1:1e3; 
    uA = unique(A); 
    mult = histc(A,uA); 
end 
toc 

%// Luis Mendo, second approach  
tic 
for iter = 1:1e3; 
    uA = unique(A); 
    mult = sum(bsxfun(@eq, uA(:).', A(:))); 
end 
toc 

%'// chappjc 
tic 
for iter = 1:1e3; 
    [uA,~,ic] = unique(A); % uA(ic) == A 
    mult= accumarray(ic.',1); 
end 
toc

结果与N = 100：

Elapsed time is 0.096206 seconds. 
Elapsed time is 0.235686 seconds. 
Elapsed time is 0.154150 seconds.

个

结果与N = 1000：

Elapsed time is 0.481456 seconds. 
Elapsed time is 4.534572 seconds. 
Elapsed time is 0.550606 seconds.

来源

2014-02-11 19:07:58

你有任何意见作为那些二是更快？ – Lepidopterist

@GregorianFunk我不知道...另外，它可能取决于'A'的大小。有时候一种解决方案对于小尺寸而言是最快的，但对于大尺寸来说则不是。请给他们一个尝试！ –

@GregorianFunk我做了一些测试（见编辑答案）。第一个显然更快。 chappjc的答案非常接近 –

[uA,~,ic] = unique(A); % uA(ic) == A 
mult = accumarray(ic.',1);

accumarray是非常快。不幸的是，unique 3个输出变慢。

晚此外：

uA = unique(A); 
mult = nonzeros(accumarray(A(:),1,[],@sum,0,true))

来源

2014-02-11 19:33:27 chappjc

S = sparse(A,1,1); 
[uA,~,mult] = find(S);

我发现这个优雅的解决方案中an old Newsgroup thread。

测试与benchmark of Luis Mendo为N = 1000：

Elapsed time is 0.228704 seconds. % histc 
Elapsed time is 1.838388 seconds. % bsxfun 
Elapsed time is 0.128791 seconds. % sparse

（在我的机器，accumarray导致Error: Maximum variable size allowed by the program is exceeded.）

来源

2017-02-06 22:08:51 bbrrck

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