在迴圈語句中對某個很大的矩陣做插入操作，由於迴圈次數過大，在後期的時候十分緩慢，具體**大概如下：
fori = 1:5000 i
n=x(i,1);
forj= 1:n
num = num +1;
s(num,1)=…;
s(num,2)=…;
s(num,3)=…;
endend
上述**執行時，當i大於200時開始出現明顯的執行緩慢，若直接執行可能需要超過5個小時。
我對上述**進行優化，首先計算25個i的迴圈，然後將結果儲存在乙個臨時變數st矩陣中，然後進行矩陣合併操作：s=[s; st]，大大的加快了上述**的執行，執行時間2分鐘。**如下：
function st = subcount( a,x )
startdata = datenum('2015-01-01 02:45:17','yyyy-mm-dd hh:mm:ss');
sum=0;
for i = a:a+24
in=x(i,1);
for j= 1:n
建立子計算函式，計算從a開始的25個i。
s=;st=;
load('x.mat')
for i=1:200
st=subcount(1+(i-1)*25,x);
s=[s;st];
st=;
end
建立臨時矩陣st，然後不斷與s合併。結果大大的降低了執行時間。
總結：在做大量迴圈操作是，要考慮matlab矩陣運算的便利性，能做矩陣運算的就做矩陣運算，向上文所見，每執行25個i，合併一次矩陣，使用矩陣運算減少了記憶體和cpu的消耗。
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