解決Matlab當中for迴圈執行慢的問題

做量化操作的時候經常需要使用到matlab編寫策略或者計算多因子，for迴圈非常慢，自己找了一些matlab中for迴圈的優化方法，for的部分每處理乙個大矩陣都要花費大量的時間，這是不可避免需要遇到的問題~。

方法1：迴圈多不要緊，要緊的是迴圈巢狀得太多，要解決這個問題，需要從根本上找原因，用更好的資料結構和演算法，從根源上減少對於迴圈的需求

方法2：將迴圈次數多的放在裡面，迴圈次數少的放在外面做大迴圈

方法3：for迴圈中少用if——else if判斷，用switch——case，效率更高

方法4：多執行緒併發替代單迴圈麼，盡可能利用cpu，比如用並行的parfor

1

for(int i = 0; i < 100; ++i) 
2 

1

for(int i = 0; i < 25; i += 4
) 2

這樣下來。整個程式不不止快那麼一點點

方法5：結合具體的迴圈，利用時間和空間的相互轉換，也就是用空間換時間

方法6：vectorization（向量化）處理後，例如通過對for迴圈的向量化，效率也有很大提高。

向量化實際上就是矩陣化，利用點運算代替for迴圈，利用matlab軟體強大的矩陣運算能力優化程式

1 sum1=0;2

for i=1:100
3for j=1:100
4for k=1:100
5 d=i.^2+j.^2+k.^2
;6 sum1=sum1+d;
7end
8end
9 end

1 i=1:100;j=1:100;k=1:100

;2 sum1=sum(i.^2+j.^2+k.^2);

方法8：找一台效能好的電腦，用伺服器跑那就更好了！

ps：下面是乙個測試，來區分優化前和優化後的時間效率問題，讀取mxm的矩陣。利用上述所提到的優化方式進行優化（具體怎麼優化，還是根據實際情況進行優化，這裡不做說明），如圖所示：

你知道js當中for迴圈當中的bug嗎，如何解決它

本來以為for迴圈可以很好的解決一切問題，直到今天遇到了這段 重新整理了我對for迴圈的認識，話不多說，直接上 var arr for var i 0 i 10 i arr 3 大家看上面這段 我先宣告了乙個空陣列，然後把它放在迴圈裡面，迴圈新增函式作為arr陣列的資料，第一印象看到的時候，肯定不少...

Matlab之for迴圈語句

for迴圈允許一組命令以固定的和預定的次數重複。for迴圈的一般形式是 for 變數 矩陣 表示式 end在for和end語句之間的表示式按陣列中的每一列執行一次。在每一次迭代中，x被指定為陣列的下一列，即在第n次迴圈中，x array n n 0 1 10 y n for i 1 11 y i s...

Matlab的迴圈語法

1 用迴圈方式實現從1到999的累加 2 1 for迴圈方式實現 初始化sum的值為0 sum 0 從1開始遍歷到999 for i 1 999 對遍歷的每乙個元素進行累加 sum sum i end 在控制台顯示結果 2 while迴圈實現 初始化sum1的值為0 sum1 0 初始化開始遍歷的值...