indx是一个index的向量，A和B是矩阵，我想把B中的某些元素放到A内
举例来说:
for i = 2:10000
A(idx(i),idx(1:i-1))=B(idx(i),idx(1:i-1))
end
请问有比较快的写法吗?
因为循环内的每一圈都处理不同大小的空间，所以不行用parfor 求比较快的方法
作者:
sunev (Veritas)
2015-05-28 23:59:00sub2ind
意思是用两层for然后用sub2ind找位置吗?其实用一层loop也可以，我加速了快两倍，可是和预期的速度还是有落差，请问还有更快的写法吗?
我测试了一下，A,B如果都是两万乘两万的矩阵idx是长度10000，也只要2.345秒而已这样还是不够快吗？
cpu是i5 跑出来大概1.X秒看文献 Pentium 4 跑这段code再加上很多有的没的 1秒我猜文献应该有用更快的方法 or我的算法太烂了对不起，忘记说明A和B都是sparse的A(sub_index)=B(sub_index)是不是比较慢呢?因为matlab建议使用sparse(I,J,V,m,m)
文献也是用MATLAB，我的矩阵5000乘5000谢谢你提供方法，我会研究一下的想请问您 为什么matlab的速度会与C差这么多?因为MATLAB都会先判断一些性质(矩阵、函数)的关系吗?对不起，我跑你的C++档会出现bug，code没问题呀XD
作者:
sunev (Veritas)
2015-05-29 09:21:00celestialgod太厉害了，可以想出这么多写法。我实际用c大给的code稍稍profile了一下。发现实际做出idx的方法(2~4)，其实在真正assign的那行A(idx)=B(idx)并没有比循环省下太多时间，所以算出idx的时间成本反而盖过了直接assign的效益。另外method 3中，应为triu(....,1)，下面的 2:end可以去掉
作者:
sunev (Veritas)
2015-05-29 09:27:00如果把(idx3>0)改成triu(true(mat_size,mat_size),1)会快一点，但仍比不上循环。
作者:
sunev (Veritas)
2015-05-29 09:30:00另外我的经验是，sparse在这种大量不规则assign的情况下
原PO，我的c code，自己跑是没问题的，我编译的指令也在上面，你可能需要再研究一下。
作者:
sunev (Veritas)
2015-05-29 09:32:00速度是慢了点，因为要一直改non-zero element很麻烦。所以官方才会建议用sparse一起解决。
这里sparse matrix不会比较快原po, c的速度会快本来就不意外.....这题只要想到怎样产生(1, 1, 2, 1, 2, 3, 1, 2, 3,4, 1, 2, 3, 4, 5,... )的方法就会很快(不用矩阵取上三角... 这个会用到太多内存还是会慢)
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sunev (Veritas)
2015-05-29 09:55:00没错，不过true只要1byte，所以还好。XD刚发现不错的写法A(idx,idx)=tril(B(idx,idx),-1)+triu(A(idx,idx));但如果idx很大，B(idx,idx)这个sparse有可能会吃很多内存
我测试的结果是assign反而比较久我算idx的时间大概0.5秒，assign要花2.1秒我也试着用gpuArray去算idx，但是还是卡在assign
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sunev (Veritas)
2015-05-29 11:04:00你矩阵是5000*5000，idx长度是10000吗？这样你矩阵还会是 "sparse" 吗?
5000*5000, 10000也只占0.04%..不过我用15000*15000我错了XD，idx长度10000，要改将近5000万个值
作者:
sunev (Veritas)
2015-05-29 11:12:00我是问原作者啦。不确定他想加速到什么程度，所以想确定问题的size
刚刚有发现XDD如果assign的成本比算idx的成本还贵，这问题无解只能用C去更动矩阵的值才会快上不少
作者:
sunev (Veritas)
2015-05-29 11:15:00再回楼上，我的意思不是assign比算idx久，而是一行assign比循环assign省不了多少时间，而算idx会超过省下的时间。
喔喔，我懂了一行assign省下的时间没有比算idx的时间短