在 MatLab 中生成真值表答案

【问题标题】：Generate truth table in MatLab在 MatLab 中生成真值表
【发布时间】：2017-12-19 16:37:15
【问题描述】：

我想在 MatLab 中创建一个包含 i 列和 i² 行的真值表。例如，如果 i=2，那么

T = 
[0  0] 
[1  0] 
[0  1] 
[1  1]

已经创建了执行此操作的代码here

这是一个更大的项目的一部分，它需要 i 大。效率是一个问题。是否有更有效的代码来创建真值表？ MatLab 是否具有执行此操作的内置函数？

编辑：抱歉格式化！

【问题讨论】：

不幸的是，数学块的 $$ 在这里不起作用。通常代码块用反引号括起来，您可以使用代码按钮（它有 {}）来做更大的块。
谢谢！我仍然无法格式化矩阵。
@scrappedcola 或者您可以突出显示代码块并点击ctrl-k

标签： matlab coding-efficiency

【解决方案1】：

这样的？

n=2;
d=[0:2^n-1].';

T=dec2bin(d,n)

T =

00
01
10
11

dec2bin 将为您提供一个字符数组，如果需要，您可以将其转换为逻辑数组。还有de2bi直接给你一个数字数组，但是你需要一个更新版本的Matlab并且位的顺序是相反的。

这里是Luis Mendo's加速，它复制了dec2bin（n和d同上）：

T=rem(floor(d*pow2(1-n:0)),2);

【讨论】：

我认为您需要将d 行更改为d=[0:2^n-1].'; 除此之外，很好的答案！
另外，dec2bin 有很多开销（检查变量类型等）。您可以使用T=rem(floor(d*pow2(1-n:0)),2); 加快速度，这正是dec2bin 实际所做的，而无需检查@MattT
@LuisMendo 当然你是对的......我的条件倒退了。
这带来了一个有趣的点，n 不能太大，事实上它必须小于 31，否则你开始超出索引范围。
更不用说内存了。对于n = 30，您将尝试生成一个 30GB 的矩阵。

【解决方案2】：

ndgrid 是你的好朋友：

function t = truthTable(n)
dims = repmat({[false, true]}, 1, n);
[grids{1:n}] = ndgrid(dims{:});
grids = cellfun(@(g)g(:), grids, 'UniformOutput',false);
t = [grids{:}];

首先，您需要为真值表中的维数创建网格。一旦你有了这些，你可以对它们进行列化以获得你需要的列向量，你可以水平连接这些列向量来得到你的真值表。

我想这样的表现会很有竞争力。

>> truthTable(2)

ans =

     0     0
     1     0
     0     1
     1     1

>> truthTable(4)

ans =

     0     0     0     0
     1     0     0     0
     0     1     0     0
     1     1     0     0
     0     0     1     0
     1     0     1     0
     0     1     1     0
     1     1     1     0
     0     0     0     1
     1     0     0     1
     0     1     0     1
     1     1     0     1
     0     0     1     1
     1     0     1     1
     0     1     1     1
     1     1     1     1

>> 
>> timeit(@() truthTable(20))

ans =

        0.030922626777

编辑：使用重塑而不是列取消引用以进一步提高性能

function t = truthTable(n)
dims = repmat({[false, true]}, 1, n);
[grids{1:n}] = ndgrid(dims{:});
grids = cellfun(@(g) reshape(g,[],1), grids, 'UniformOutput',false);
t = [grids{:}];


>> timeit(@() truthTable(20))

ans =

        0.016237298777

【讨论】：

谢谢。 Paul 的原始代码大约是您的代码的两倍。（秒 = 0.2796，而当 n = 20 时，秒 = 0.5771）。
您使用的是什么版本？使用 R2015b 我的方法要快一个数量级（n=20）。更新了要显示的答案。
看起来 Pauls 在 R2015b 中也更快，但仍然比使用 ndgrid 慢（大约 0.157037 秒）
啊！我使用的是旧版本的 Matlab。您的解决方案是 R2015b 上三个解决方案中最快的。 @n=25，速度是 s=10.2, 11.5, 1.8（分别是 Paul，烧杯，你的）。

【解决方案3】：

我知道这个问题已经有一段时间了，但我想知道同样的事情并找到了一个我非常喜欢的解决方案。我想我会在这里分享它：

fullfact(ones(1, i) + 1) - 1

【讨论】：