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matlabで「漸進的に成長する」セル配列を実装するために、次のクラスを作成しました。

classdef growinglist < handle 
    properties (GetAccess='private',SetAccess='private')
        inner_cells % inner pre-allocated cell array
    end
    properties (GetAccess='public',SetAccess='private')
        n_elements % current number of elements (index of last valid element in inner_cells)
    end
    methods
        %% constructor
        function self=growinglist(varargin)
            % you can pass the initial capacity of inner_cells to constructor
            if nargin == 1 
                self.inner_cells =cell(ceil(varargin{1}),1);
            else
                self.inner_cells =cell(4,1); % initial size is 4
            end
            self.n_elements = 0;
        end
        function add(self, element)
            % inner_cells is not enough, double it before adding
            if self.n_elements + 1 > size(self.inner_cells,1)
                n = floor(size(self.inner_cells,1) * 2) - size(self.inner_cells,1) + 1;
                self.inner_cells = [self.inner_cells; cell(n,1)];
            end
            self.n_elements = self.n_elements + 1;
            self.inner_cells{self.n_elements} = element;
        end
        function elements = get_elements(self)
            elements = self.inner_cells(1:self.n_elements,1);
        end
    end
end

ただし、期待どおりに高速ではないようです。

実際、これらのテストを実行します。

n = 30000;

%%%%%% concat everytime
tic
lst = {};
for i=1:n
    lst = [lst; 1:10];
end
disp('1 - concat everytime');
toc
%%%%%% exact pre-allocation
tic
lst = cell(n,1);
for i=1:n
    lst{i} = 1:10;
end
disp('2 - exact pre-allocation');
toc
%%%%%% "progressive" pre-allocation
tic
inner_cells = cell(4,1);
n_elements = 0;
for i=1:n
    if n_elements + 1 > size(inner_cells,1)
       n1 = floor(size(inner_cells,1) * 2) - size(inner_cells,1) + 1;
       inner_cells = [inner_cells; cell(n1,1)];
    end
    n_elements = n_elements+1;
    inner_cells{n_elements} = 1:10;
end
elements = inner_cells(1:n_elements,1);
disp('3 - "progressive" pre-allocation');
toc
%%%%%% using growing list class
tic
glst = growinglist();
for i=1:n
    glst.add(1:10);
end
elements = glst.get_elements();
disp('4 - using growing list class');
toc
%%%%%% using growing list class with exact allocation
tic
glst = growinglist(n);
for i=1:n
    glst.add(1:10);
end
elements = glst.get_elements();
disp('5 - use growing list class with exact allocation');
toc

次の結果が得られます。

1 - concat everytime
Elapsed time is 4.954054 seconds.
2 - exact pre-allocation
Elapsed time is 0.006791 seconds.
3 - "progressive" pre-allocation
Elapsed time is 0.099431 seconds.
4 - using growing list class
Elapsed time is 11.618202 seconds.
5 - use growing list class with exact allocation
Elapsed time is 12.774726 seconds.

実際、テストn.4とn.5の経過時間はテストn.3にはるかに近いと予想しました。しかし、それらはテストn.1よりもさらに遅いです（私は最悪だと思っていました）。さらに、奇妙なことに、テストn.5はn.4よりも低速です。

設定されるたびにinner_cells配列がコピーされるか、他のコピーが実行される可能性がありますが、可変性をサポートするためにハンドルクラスからクラスを派生させたため、理由がわかりません。

私はmatlabにかなり慣れていないので、おそらく重要な何かが欠けています...
何か洞察はありますか？

前もって感謝します。

PS
私はMATLAB2011aを使用しています。

編集 ：

@Edricが提案したように、プロファイラーを使用してボトルネックを見つけました。速度の低下の原因はsize(self.inner_cells,1)、メソッド内で呼び出された関数であることがわかりましたAdd()（理由はわかりません）。

この方法でクラスを変更する（size（）呼び出しを減らすため）：

classdef growinglist < handle 
    properties (GetAccess='private',SetAccess='private')
        inner_cells
        inner_cells_size
    end
    properties (GetAccess='public',SetAccess='private')
        n_elements % current number of elements (index of last valid element in inner_cells)
    end
    methods
        % constructor
        function self=growinglist(varargin)
            % you can pass the initial capacity of inner_cells to constructor
            if nargin == 1 
                self.inner_cells =cell(ceil(varargin{1}),1);
                self.inner_cells_size = ceil(varargin{1});
            else
                self.inner_cells =cell(4,1); % initial size is 4
                self.inner_cells_size = 4;
            end
            self.n_elements = 0;
        end
        function add(self, element)
            % inner_cells is not enough, double it before adding
            if self.n_elements + 1 > self.inner_cells_size
                n = floor(size(self.inner_cells,1) * 2) - size(self.inner_cells,1) + 1;
                self.inner_cells = [self.inner_cells; cell(n,1)];
                self.inner_cells_size = self.inner_cells_size + n;
            end
            self.n_elements = self.n_elements + 1;
            self.inner_cells{self.n_elements} = element;
        end
        function elements = get_elements(self)
            elements = self.inner_cells(1:self.n_elements,1);
        end
    end
end

テストで次の結果が得られます。

1 - concat everytime
Elapsed time is 6.825776 seconds.
2 - exact pre-allocation
Elapsed time is 0.011783 seconds.
3 - "progressive" pre-allocation
Elapsed time is 0.088668 seconds.
4 - using growing list class
Elapsed time is 0.841975 seconds.
5 - use growing list class with exact allocation
Elapsed time is 0.818212 seconds.

それははるかに理にかなっています。

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残念ながら、MATLAB オブジェクト システムは一般に、組み込み機能に比べて低速です。特に、この場合のように、それぞれがごくわずかな量の計算しか実行しない何千ものメソッド呼び出しを実行している場合は特にそうです。

役立つかもしれないことの 1 つは、メソッド呼び出しに関数呼び出しスタイルを使用することです (より適切な用語があるかどうかはわかりません)。いずれにしても、次のようになります。

add(glst, 1:10);

それよりも

glst.add(1:10);

これにより、MATLAB は、フィールド参照ではなくメソッド呼び出しを意味していることをすぐに認識することができます。

于 2012-12-03T11:05:52.330 に答える