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  • 循环语句允许多次执行一个语句或一组语句,以下是大多数编程语言中循环语句的一般形式 -MATLAB提供以下类型的循环来处理循环需求。点击以下链接来查看它们的详细说明和使用 -循环类型描述while循环在给定条件...

    当需要执行一段代码多次时可以使用循环语句。 一般来说,语句是按顺序执行的。首先执行函数中的第一个语句,然后执行第二个语句,依此类推。

    编程语言提供了允许更复杂的执行路径的各种控制结构。

    循环语句允许多次执行一个语句或一组语句,以下是大多数编程语言中循环语句的一般形式 -

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    MATLAB提供以下类型的循环来处理循环需求。点击以下链接来查看它们的详细说明和使用 -

    循环类型描述
    while循环在给定条件为真时,重复一个语句或一组语句。它在执行循环体之前测试状态。
    for循环多次执行一系列语句,并缩写管理循环变量的代码。
    嵌套循环在任何循环中使用另外一个或多个循环。

    循环控制语句

    循环控制语句从其正常顺序更改执行。当执行离开范围时,在该范围内创建的所有自动对象都将被销毁。

    MATLAB支持以下控制语句。点击以下链接来查看它们的详细说明和使用 -

    控制语句描述
    break语句终止循环语句,并将执行转移到循环之后的语句。
    continue语句导致循环跳过主体的剩余部分,并在重申之前立即重新测试其状态。

    关注公众号: MATLAB基于模型的设计 (ID:xaxymaker) ,每天推送MATLAB学习最常见的问题,每天进步一点点,业精于勤荒于嬉

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  • MATLAB for循环的改善方法 前端时间做了大数据仿真计算,计算了百万个样本,其中采用了for循环结构,居然花费了半天的时间才运行完,那么如何改善这个循环体使它能花费更短的时间来运行。我采用了将for循环改变成...

    MATLAB for循环的改善方法

    前段时间做了大数据仿真计算,计算了百万个样本,其中采用了for循环结构,居然花费了半天的时间才运行完,那么如何改善这个循环体使它能花费更短的时间来运行。我采用了将for循环改变成多维向量计算的方法。
    测试代码(截取)如下:

    for step=1:100
    	sigma=0;
    	data_f1=[];
    data_f2=[];
    data_f=[];
    for i=1:m;
            if ((i>=(step+1))&(i<=m-step))
                for j=-step:step
                    sigma=sigma+(csv(i-j,3)-1)^2;
                end
                  f1=(sigma./(2*step)).^0.5;  
    data_f1=[data_f1;f1];
                 sigma=0;
            else
                f2=abs(csv(i,3)-1);
                data_f2=[data_f2;f2];
                end
            data_f=[data_f2(1:step,:);data_f1;data_f2((step+1):(2*step),:)];
             [P1_fi,p]=corr(csv(1:m,1),data_f);
    	data_corr=[data_corr;P1_fi];
    end
    

    我们看到,在这个结构中,为了计算样本在定义公式下的值,包含有3个for循环嵌套结构和一个if条件语句,尽管工作重复但是在上百万个样本下Matlab运行速度还是非常慢的。
    现在的代码可以看作是一个很长的一维向量逐个做着重复的计算,那么改进的思想就是把计算模型升几个维度,变成多维向量,相当于把百万个样本同时输入,按照条件语句选择计算路径。
    改进代码如下:

    for step=1:100%在1-100步进范围内,找到fai相关系数最大值所取的步长
        i=(step+1):(m-step); %第一种情况,i在区间内
        j=-step:step;
        sigma=zeros(m-2*step,1);
        i_x1=(ones(length(j)));
        i_x2=i'.*(i_x1(1,:));
        i_x3=ones(length(i),length(j));
        sigma=(filename(i_x2-j.*i_x3,3)-1).^2;
        sigma_juzhen=reshape(sigma',m-2*step,2*step+1);
        f1=(sum(sigma_juzhen,2)./(2*step)).^0.5;
        data_f1=f1;
        
        i2=1:step;
        i2=[i2,(m-(step-1)):m];
        f2=abs(filename(i2,3)- mean(filename(:,3)));
        data_f2=[data_f2;f2];
           
        data_f=[data_f2(1:step,:);data_f1;data_f2((step+1):(2*step),:)];
        [P1_fi,p]=corr(filename(1:m,1),data_f);
        
        data_corr=[data_corr;P1_fi];
        end
    

    这样,我们将原来的for全部用向量代替,把简单的条件语句直接转化为分路后的计算模型,把原来“细水长流”式的逐个计算变为整体并行的多路计算,极大降低了程序运行时间,本研究模型也从半天多的运行时间优化为秒级运行时间。
    所以在遇到大数据下的循环体计算,不妨可以转换为多维矢量,通过极短时间计算机负荷工作来换取更短的运行时间是提高程序可靠性的一个省时省力的好方法。

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  • 技术日志20.8.11 matlab for循环 matlab for循环与C等编程语言中for循环差异 作为matlab新手,我之前一直把其中的for循环当作与C或python中的for循环差不多的循环,然后run time error。希望大家也注意这些区别。 Ps...

    技术日志20.8.11 matlab for循环

    matlab for循环与C等编程语言中for循环差异

    作为matlab新手,我之前一直把其中的for循环当作与C或python中的for循环差不多的循环,然后run time error。希望大家也注意这些区别。

    Ps:我目前使用的是2019A版,不知道2020版是不是一样的

    1、在matlab的for循环中,迭代器是无法通过赋值修改的。

    例:

    for i=1:3
    	i=i-1%不打“;”是为了展示输出
    end
    

    运行结果:

    i =
    0

    i =
    1

    i =
    2

    而我们在C中这样操作会导致死循环的,但matlab不是。

    2、matlab的for循环中,循环次数无法通过改变设定的次数来修改

    例:

    a=4
    for i=1:a
    	if(1==i)
    		a=3;
    	end
    	i
    	a
    end
    

    运行结果:
    a =
    4

    i =
    1

    a =
    3

    i =
    2

    a =
    3

    i =
    3

    a =
    3

    i =
    4

    a =
    3

    这点也与C不同,有点反常识的说!(棒读)
    而且对该变量的修改对于后续使用又是确实生效的(看到一串a=3了吗?),大家在使用for循环删除矩阵元素时一定注意,非常容易导致遍历时跳过,溢出,删错位置等错误!

    所以说这种时候建议使用while循环。
    例:

    i=0;
    a=6;
    while(i<a)
        i
        a=4;
        i=i+1;
    end
    

    运行结果:
    i =
    0

    i =
    1

    i =
    2

    i =
    3

    这样就没有上述的问题了。

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  • matlab for循环其实并不慢

    万次阅读 2016-09-23 11:12:08
    matlab for循环其实并不慢,首先matlab是一个解释性语言,变量不需要提前申明,这也就是导致很多人误认为matlab for循环很慢的。其实是错误的认识! 原因:因为matlab循环中变量没有预先声明,导致在循环中数组大小...

    matlab for循环其实并不慢,首先matlab是一个解释执行性语言,变量不需要提前申明,这也就是导致很多人误认为matlab for循环很慢的。其实是错误的认识!

    原因:因为matlab循环中变量没有预先声明,导致在循环中数组大小不断变化,当大小增长时,当前数组可能需要复制到新的更大的连续内存中,这显然会导致不必要的开销。如果数组长度较短,发生上述复制过程的次数少一些,而且发生时需要复制的内容也短,所以减速不太明显。如果很长会怎么样不难想象,同时也能想到如果预先声明足够大的数组则可以避免这一过程。


    以上是参考了以下内容:

    http://www.zhihu.com/question/33193085


    自己测试的结果:

    # cat tmp1.m

    clear all; clc;

    tic;
    a = [];
    for i = 1 : 200000
        a(i) = i + 1;
    % a = [a i + 1];
    end
    toc;

    运行tmp1.m,耗时 0.079107 seconds.


    # cat tmp2.m

    clear all; clc;

    tic;
    a = [];
    for i = 1 : 200000
    %     a(i) = i + 1;
        a = [a   i + 1];
    end
    toc;

    运行tmp2.m,耗时 20.464098 seconds.


    从以上对比可以看出,matlab for循环耗时,还是因为for循环内存要执行的语句耗时导致的!tmp2.m之所以耗时,是因为a矩阵需要向系统申请足够大的连续内存,会发生数据的复制操作,所以比较耗时!

    最后,也可以看出,tmp1.m是tmp2.m的一种解决方案!


    欢迎大家留言讨论!

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  • 展开全部函数思路:先对1到e5a48de588b632313133353236313431303231363533313334313732331000的数K进行循环,从2到K-1进行j循环,如果K能被j整除,那么S=1,并且跳出j这个循环(用break,j后面的循环不用做了),因为...
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  • 9.5MATLAB for循环结构

    千次阅读 2016-12-05 21:12:52
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    万次阅读 2019-03-30 22:47:29
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