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19.6其他技术¶

以下是提高Octave程序执行速度的其他一些方法。

• 避免多次计算代价高昂的中间结果。Octave当前不消除常见的子表达式。此外,某些内部计算结果会被缓存用于变量。例如,如果一个矩阵变量被多次用作索引,则只需检查一次索引(以及整数的内部转换)。
• 注意惰性副本(写时复制)。 创建对象的副本时,不会立即复制数据,而是共享数据。实际复制将推迟到需要修改复制的数据为止。例如

  a = zeros (1000); # create a 1000x1000 matrix
  b = a; # no copying done here
  b(1) = 1; # copying done here
  

  惰性复制适用于整个Octave对象,如矩阵、数组、结构体,以及单个数组或结构体元素(而不是数组)。

  此外,当Octave能够确定索引部分在内存中是连续的时,索引表达式也使用延迟复制。例如

  a = zeros (1000); # create a 1000x1000 matrix
  b = a(:,10:100);  # no copying done here
  b = a(10:100,:);  # copying done here
  

  这适用于数组(矩阵)、元胞数组和索引的结构体()’. 在某些情况下,生成逗号分隔列表的索引表达式也可以从浅复制中受益。特别是,当a是astruct数组,表达式如下{a.x}, {a(:,2).x}将使用lazycoping,以便在结构体数组和元胞数组之间共享数据。

  大多数索引表达式的生存时间都不会超过其父对象。然而,在极少数情况下,延迟复制的切片会比其父切片更持久,在这种情况下,它会成为孤儿,仍然占用不必要的内存。为了在大多数实际情况下提供补救措施,当avalue存储到“永久”位置(如命名变量orcell或struct元素)时,Octave会在某些情况下检查孤立的懒惰切片,并可能节约它们。例如

  a = zeros (1000); # create a 1000x1000 matrix
  b = a(:,10:100);  # lazy slice
  a = []; # the original "a" array is still allocated
  c{1} = b; # b is reallocated at this point
  

• 避免深度递归。对m文件函数的函数调用会带来相对较大的开销,或者将递归写成循环通常会有所帮助。此外,请注意递归的最大级别是有限的。
• 避免不必要地调整矩阵大小。通过一系列计算构建单个结果矩阵时,首先设置结果矩阵的大小,然后在其中插入值

  result = zeros (big_n, big_m)
  for i = over:and_over
    ridx = ...
    cidx = ...
    result(ridx, cidx) = new_value ();
  endfor
  

  而不是

  result = [];
  for i = ever:and_ever
    result = [ result, new_value() ];
  endfor
  

  有时项目的数量无法提前计算,需要进行类似堆栈的操作。当元素被重复插入或从数组末尾移除时,Octave会将其检测为堆栈,并尝试通过将数组重新赋值到更大的块中来使用更智能的内存管理策略。此策略也适用于单元和结构体数组。

  a = [];
  while (condition)
    ...
    a(end+1) = value; # "push" operation
    ...
    a(end) = []; # "pop" operation
    ...
  endwhile
  

• 避免调用eval或feval过度地。分析输入或在符号表中查找函数名称是相对昂贵的操作。

  如果您正在使用eval仅仅作为一种异常处理机制,而不是因为需要执行一些任意文本,请使用try语句。详见try语句.

• 使用ignore_function_time_stamp在适当的时候。如果您正在调用许多函数,而在运行过程中没有一个函数需要更改,请设置变量ignore_function_time_stamp到"all"。这将阻止Octave在程序运行时检查函数文件的时间戳,以查看它是否已更新。