MATLAB的答案

使用函数而不是内联会增加运行时间

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Jori
Jori 2014年12月15日
评论道: Jori2014年12月16日
我使用64位Matlab R2014b。
我有一个大矩阵，我迭代地改变其中的一个元素，我有另一个操作，我对一个小矩阵排序。我有两个最小的工作示例，我想知道为什么一种方法比另一种方法花费更长的时间。第一个示例使用直接方法，而第二个方法使用函数来执行任务。
最小工作示例1
N_iter = 1e7;
A = 0 (n_iter,1);
B = sort(rand(1e3,1));
为I = 1:n_iter
A(i) = 1;
B = sort([B(2:end);B (1)]);
结束
最小工作示例2
函数deallocating_large_matrices_function
N_iter = 1e7;
A = 0 (n_iter,1);
B = sort(rand(1e3,1));
为I = 1:n_iter
A(i) = 1;
B = sortB(B(2:end)，B(1));
结束
结束
函数B = sortB(B,new_entry)
B =排序([B;new_entry]);
结束
结果
下面的表格显示了使用分析器作为n_iter函数运行两个示例所花费的时间。
n_iter | time MWE1(秒)|时间MWE 2(秒)
--------------------------------------------
1e4 | 0.13 | 0.21
1e5 | 1.38 | 1.98
1e6 | 13.5 | 19.7
1e7 | 137 | 196
运行MWE 1和MWE2所需的时间呈线性增加。运行MWE 2大约要多花46%的时间。这种增长的原因是什么?
3评论
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亚当
亚当 2014年12月15日
据我所知，每次调用它都会重新创建函数的工作空间，尽管我不知道在运行时对代码进行了什么样的优化——它可能足够聪明，可以将其优化掉。
我认为new_entry在你上面的代码不会占用任何新的内存，但B会，在你的子函数。这是因为即使Matlab通过值而不是引用传递数据，它也足够聪明，直到或除非数据在子函数中发生变化，否则不会获取数据的物理副本。此时，它将分配内存并将数据复制到其中，因为它不能再引用原始数据了。
如果一个变量只是输入到一个函数中，但在该函数中保持不变，我相当确定没有新的内存分配给它，它只是引用内存中的原始内存。我可能错了，如果我错了，希望有人能纠正我。

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阿米特
阿米特 2014年12月15日
问题出在子函数上
函数B = sortB(B,new_entry)
B =排序([B;new_entry]);
结束
你传递一个大小为“n-1”的向量作为B，并返回相同的变量B，但大小为“n”。这需要重写和重新分配内存，换句话说，更多的时间!
试试这个:function deallocating_large_matrices_function
N_iter = 1e7;
A = 0 (n_iter,1);
B = sort(rand(1e3,1));
为I = 1:n_iter
A(i) = 1;
B = sortB([B(2:end);B(1)]);
结束
结束
函数B = sort(排序)
B =排序(B);
结束
这将导致更多的可比时间。

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