我想验证一个元素是否存在于 MATLAB 矩阵中。
一开始我是这样实现的：
if ~isempty(find(matrix(:) == element))
这显然很慢。因此，我改为：
if sum(matrix(:) == element) ~= 0
但这又很慢：我多次调用包含该指令的函数，每次都损失 14 秒！
有没有办法进一步优化这条指令？
谢谢。
【问题讨论】：
ismember，但我不确定它会更快。如果你的matrix 是二维的，你也可以试试sum(sum(matrix==element))，这样可以避免使用(:) 展开矩阵，可能会节省一点时间。
class(matrix) 和 class(element) 是什么？）？
标签： performance matlab optimization
如果你只需要知道一个值是否存在于一个矩阵中，使用 find 的第二个参数来指定你只想要一个值会比使用 @987654322 稍微快一些（25-50%）甚至快一点@，至少在我的机器上。一个例子：
matrix = randi(100,1e4,1e4);
element = 50;
~isempty(find(matrix(:)==element,1))
但是，在最近的 Matlab 版本中（我使用的是 R2014b），nnz 最终对这个操作更快了，所以：
matrix = randi(100,1e4,1e4);
element = 50;
nnz(matrix==element)~=0
在我的机器上，对于提供的示例，这比任何其他方法（包括使用any，奇怪的是）快大约 2.8 倍。在我看来，这个解决方案还具有可读性最强的优点。
【讨论】：
any 比测试nnz 更快
version 的 Matlab。 nnz 一直比看似更复杂的方案慢，但看起来终于优化了。在我的 MacBook Pro（OS X 10.10.1 和 R2014）上，上面的示例使用 nnz 需要 0.18 秒，而 any 和 find 需要 0.51 秒。虽然我自己使用any 会更快。
nnz 方式需要 1.8 秒，与比赛的位置无关（nnz(matrix==matrix(1)) 或 nnz(matrix==matrix(end))）。 any 需要 1.2 到 1.6 秒，具体取决于比赛的位置。我假设如果any 编码正确，它会在找到匹配项时立即退出，而nnz 需要检查整个矩阵。这就是说我认为我们在一个很小的问题上争论:)
在我看来，您可以尝试以下几件事来提高性能：
按照您最初的想法，我会使用函数any 来测试是否有任何相等性测试成功：
if any(matrix(:) == element)
我在 1000 x 1000 矩阵上对此进行了测试，它比您测试过的解决方案要快。
我不认为展开 matrix(:) 是不利的，因为它等同于重塑，Matlab 以一种聪明的方式做到这一点，它实际上并没有分配和移动内存，因为你没有修改临时对象matrix(:)
如果您在函数调用之间没有更改或更改很少，您可以简单地使用另一个包含矩阵的所有元素但已排序的向量。这样，您可以使用更有效的搜索算法 O(log(N)) 测试您的元素是否存在。
我个人喜欢ismember 函数来解决这类问题。它可能不是最快的，但对于代码的非关键部分，它极大地提高了可读性和代码维护（我更喜欢花一小时编写需要一天才能运行的代码，而不是花一天时间编写需要一小时运行的代码（这当然取决于你使用这个程序的频率，但这是一个永远不能忘记的事情）
如果您可以获得矩阵元素的排序副本，您可以考虑使用未记录的 Matlab 函数 ismembc，但请记住，输入必须是排序的非稀疏非 NaN 值。
如果性能真的很关键，您可能需要编写自己的 mex 文件，对于此任务，您甚至可以使用 openmp 进行一些简单的并行化。
希望这会有所帮助，
阿德里安。
【讨论】：