使用函数而不是脚本。函数通常更快。

优先选择局部函数而不是嵌套函数。尤其当函数不需要访问main函数中的变量时，请使用这种做法。

使用模块化编程。为了避免大文件和代码访问不频繁的文件，请将代码分解为简单的内聚函数。这种做法可以降低首次运行成本。

预分配——考虑预分配数组所需的最大空间量，而不是连续调整数组的大小。有关更多信息，请参见预先配置．

向量化——考虑使用MATLAB矩阵和向量运算，而不是编写基于循环的代码。有关更多信息，请参见向量化．

在循环外部放置独立的操作——如果每个操作的计算结果不不同为或而循环迭代，将它移到循环之外，以避免冗余计算。

如果数据类型发生变化，则创建新变量——创建一个新变量，而不是将不同类型的数据分配给现有变量。更改现有变量的类或数组形状需要额外的处理时间。

使用短路运算符-使用短路逻辑运算符，＆＆和||在可能的情况下。短路更有效，因为MATLAB只在第一个操作数不能完全确定结果时才计算第二个操作数。有关更多信息，请参见逻辑运算符:短路．

避免使用全局变量——尽量减少全局变量的使用是一种很好的编程实践，全局变量会降低MATLAB代码的性能。

避免重载内置函数——避免重载任何标准MATLAB数据类上的内置函数。

避免使用“数据作为代码”——如果有很大一部分代码(例如，超过500行)生成常量值变量，考虑构造变量并保存它们，例如，在mat文件或. csv文件。然后，您可以加载变量而不是执行代码来生成它们。

避免清除不必要的代码。不要使用清除所有以编程方式。有关更多信息，请参见清晰的．

避免查询MATLAB状态的函数，如inputname，哪一个，谁，存在(var）,dbstack．运行时自省在计算上非常昂贵。

避免使用以下函数eval，evalc，evalin,函数宏指令(帧）．使用函数句柄input to函数宏指令只要有可能。从文本间接计算MATLAB表达式是非常昂贵的。

避免在程序中使用cd，目录,rmpath,如果可能的话。在运行时更改MATLAB路径会导致代码重新编译。