具有功能的for循环的Octave / Matlab矢量化

Question

我有一个将向量作为输入的函数，我想将函数与上一步的输出应用于每个元素。 我实现了一个for循环：

function res = myFunc(F)
if (numel(F) == 1)
    res = F(1);
    return;
end;
B = F(1);
for idx = 2:numel(F)
    B = procAcc(F(idx),B);
res = B;    
end

函数procAcc具有两个参数并产生输出。 也就是说，如果输入是向量（f1，f2，f3），则我首先应用函数procAcc（f1，f2），它产生一个结果（res），然后在下一步中应用函数procAcc（a3，res ）产生最终结果。 我的问题是Matlab（或Octave）是否支持矢量化方法，从而允许我跳过for循环。

Answer 1

在这种情况下，您不能使用“向量化”，因为元素i计算取决于元素i-1 。 您的计算必须链接起来。 而是尝试使用功能性方法-“ mapreduce”是一个强大的概念，适用于各种情况。 Octave中似乎没有本机函数，但是此答案引用了提供reduce函数的程序包。 如果使用它，则for循环应替换为以下内容：

res = reduce(@(x,y)(procAcc(x,y)), F);

通常，mapreduce通过for循环提供一些性能上的好处，但是在当前情况下，这将取决于提供reduce函数的包的实现。