执行数组运算时不会循环涉及2个矢量的函数

Question

我有一个函数将一个矢量作为输入，使用另一个函数从输入创建一个导数矢量，然后比较两个矢量以产生其输出矢量。我现在有这一个工作循环如下：

function [parentIndexVec] = computeParentIndex(nameVec) 

    parentNameVec = computeParentName(nameVec); 
    for i=1:length(parentNameVec) 
     parentIndexVec(i) = find(strcmp(nameVec, parentNameVec{i})); 
    end 

end 

的computeParentName功能基本返回nameVec副本连同其删除最后一个字母。循环前的单元阵列然后显示如下：

nameVec  = '' 'a' 'b' 'aa' 'ab' 'ba' 'aba' 'abb' 
parentNameVec = '' ''  ''  'a'  'a'  'b'  'ab'  'ab' 

该功能的目标是找到的，其中在parentNameVec每个元素出现在nameVec的索引，并且它的输出因此为如下：

parentIndexVec = 1  1  1  2  2  3  5  5 

我试图做一个cellfun来实现这一点，但无法让它运作，因为两个向量必须在每个点进行比较。

我的问题如下：

1. 有没有办法消除的循环来做到这一点？
2. 在大多数情况下，矩阵运算而不是循环是否真的更快？
3. 如果是这样，那么cellfun在速度上与纯矩阵运算进行比较，还是会像循环一样慢？

感谢您的协助！

Answer 1

1. 您可以使用ismember内找到nameVec

   nameVec = {'' 'a' 'b' 'aa' 'ab' 'ba' 'aba' 'abb'}; 
   parentNameVec = {'' ''  ''  'a'  'a'  'b'  'ab'  'ab'}; 
   
   [~, parentIndexVec] = ismember(parentNameVec, nameVec) 
   % 1 1 1 2 2 3 5 5 
   

2. 对于矩阵运算在parentNameVec串的出现，操作几乎可以肯定将是比for循环更快。两种方法之间的差异随着时间而减少，但仍然存在。不幸的是，在你的例子中，你正在使用没有矩阵操作的单元阵列。

3. cellfun几乎总是慢于for循环，因为MATLAB的JIT编译器能够更好地优化for循环的内容。在更新版本的MATLAB（R2015b +）中尤其如此，其中执行引擎被重新设计并提供更好的加速度。

之所以这么说的，内置功能几乎总是要优于自己的实现算法（用于环路或其他方式），因为它已被Mathworks公司优化以获得不俗的表现，强大的错误检查功能，有时会在较低的级别上执行。