如何使用自定义索引矢量化 for 循环

【问题标题】：How to vectorize for loop with custom index如何使用自定义索引矢量化 for 循环
【发布时间】：2012-10-02 21:49:02
【问题描述】：

我是 Matlab 的新手，所以我不确定这是否可行。我有一个简单的 for 循环：

for i=1:n
    B.x(indexB(i)) += A.x(i);
end

其中 A.x 和 B.x 是两个长度为 n 的向量，indexB 是一个长度为 n 的向量，其中包含从 A.x 中的元素到 B.x 的适当映射。

是否可以对这个循环进行矢量化？

【问题讨论】：

【解决方案1】：

我想是的，按照这个例子：

a = [1 2 3 4 5];
b = a;
idx = [5 4 3 2 1];
a(idx)  = a(idx) + b(1:5);

应该给：

a =

 6     6     6     6     6

所以在你的情况下，如果indexB 的大小为n，你可以这样写：

B.x(indexB) = B.x(indexB) + A.x(1:n);

否则：

B.x(indexB(1:n)) = B.x(indexB(1:n)) + A.x(1:n);

【讨论】：

如果 A 和 B 的长度不同，这仍然有效吗？
是的，但是在左右索引之间必须存在一对一的映射关系，或者在这种情况下，用于 B.x 的索引向量 indexB 和索引向量 [1:n]用于 A.x.显然，索引所指的元素需要存在。