【发布时间】：2017-02-13 03:51:30
【问题描述】：
我想根据 Microsoft Kinect 在 Matlab 中捕获的 3D 点云创建一个图形。大约只有 100K 点。我写了一个非常简单的程序，它只是一个嵌套的，即 O(n^2) 如下：
load('Points_Sample1.mat')
Points=single(Points);
x=Points(1,:);
y=Points(2,:);
z=Points(3,:);
tic
for i=1:n
xi=x(i);
yi=y(i);
zi=z(i);
for j=1:n
xj=x(j);
yj=y(j);
zj=z(j);
end
end
toc
结果是：
Elapsed time is 122.398886 seconds.
换句话说，一个简单的 for 循环需要 122 秒！我运行它：
Matlab 2016a
Windows 10 企业版 64 位
Intel Core i7-3820 @ 3.6 GHz，16 GB RAM
以这种速度，我什至无法考虑 O(n^3)
我想在不到 1 秒的时间内运行整个程序。在测试上述程序之前，我预计运行时间少于 0.1 秒。
编辑 1：
1) 两个用户评论了 XY！我想从点创建加权图（数据结构）并使用该图来查找对象（大小、位置、方向）。
2) 一位用户对矢量化计算进行了计算，非常好。但是，这台电脑只有 16GB 的 RAM。 n~100K 的向量化计算需要 128GB！
3) O(n^2) 表示法和运行时间的其他用户 cmets。 O(n^3) 中的任何 peogram 都应该比仅仅循环花费更多的时间。我想说的是，当 nly 简单循环需要 122 秒时，如果我添加更多行，则需要超过 122 秒。我需要将其减少到 0.1 秒（如果不可能，最多 1 秒）
【问题讨论】：
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你真正想做什么？现在您只需在每次迭代中覆盖相同的三个变量。
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如果你不能避免大循环并且速度对你很重要，也许 Matlab 不是你可以选择的最好的编程语言。在大多数情况下，您可以部分或完全矢量化您的计算，从而显着提高速度。如果您不知道如何向量化计算，您可以check this page 或编辑您的问题并分享您在循环中执行的一些操作。
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旁注：
O表示法并不能告诉您算法的运行速度，而是它如何随输入扩展。您可以创建一个O(n)的算法并花费 milenia 来计算，以及一个O(n^2)的算法并以毫秒为单位工作。O符号有助于了解一旦您以 1 个数组大小运行算法，与不同大小的数组相比需要多少。 -
也就是说，我会改写问题，因为您只是假设 2 个循环->
O(n^2)-> 每个O(n^2)将花费相同的时间，也就是说，完全错误.把你想用的代码放好，帮助优化 -
补充我尊敬的同事的话，请阅读（并注意）XY Problem 并确保您没有踩到那个耙子......
标签： matlab kinect point-clouds