提高MATLAB 运行效率
用过 Matlab 的人都知道，Matlab 是一种解释性语言，存在计算速度慢的问题，
为了提高程序的运行效率，matlab 提供了多种实用工具及编码技巧。
1. 循环矢量化
Matlab 是为矢量和矩阵操作而设计的，因此，可以通过矢量化方法加速 M 文件
的运行。矢量化是指将 for 循环和 while 循环转换为等价的矢量或矩阵操作。下
面给出一个循环的例子：
i=0;
for n = 0:0.1:1000
i=i+1;
y(i)=cos(n)；
end
那么我们可以矢量化为：
n= 0:0.1:1000;
y=cos(n);
我们可以用 tic 和 toc 函数来查看上述各代码运行的时间，采用 for 循环的程序
0.39 秒（具体时间和计算机配置有关），而矢量化后几乎耗时为 0。
2. 给数组或矩阵预分配内存
特别是使用大型数组或矩阵时，Matlab 进行动态内存分配和取消时，可能会产
生内存碎片，这将导致大量闲置内存产生，预分配可通过提前给大型数据结构预
约足够空间来避免这个问题。
3. 用函数代替脚本文件
因为每次调用 MATLAB 的脚本文件都需要将不必要的中间变量加载到内存中，每
执行一次，就加载一次。函数在调用时被编译成了伪代码，只需要加载到内存一
次。当多次调用同一个函数时会运行快一些。因此尽量多使用函数文件而少使用
脚本文件，也是提高执行效率的一种方法。
4. 用 Mex 文件编写循环代码
Matlab 提供了与 C 和 C++的接口，那么我们可以在用 C 或 C++语言编写耗时的循
环代码，然后通过接口程序在 Matlab 中转换成 dll 文件，这就是我们所要的 Mex
文件，通过这种方法可以极大地提高计算速率。
1. 尽量避免使用循环结构
MATLAB 变量的基本类型是矩阵，当对矩阵的每个元素循环处理时，运算速度很
慢。因此编程时应尽量把数组和矩阵看作一个整体来进行编程，而不是像其他的
程序设计语言那样，使用循环结构对矩阵的元素循环进行处理。利用 MATLAB 提
供的用于矢量化操作的函数，把循环矢量化，这样既可以提高编程效率，也可以
提高程序的执行效率。下面给出一个循环的例子：
i=0;
for n = 0:0.1:100
i=i+1;
y(i)=cos(n)
end
上述程序段把数组中的每个元素都进行函数值计算，这样会耗费大量的运算时间，
我们可以把数组看作一个整体来处理，计算函数值，可以修改这个程序段如下。
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