程序性能优化是编程工作的必需环节之一。为什么要编程？为的就是提高处理事情的效率。计算机的计算效率远高于人类，所以，我们利用编程语言，“告诉”计算机应该怎样操作来完成任务。采用怎样的方式”告诉“计算机，计算机才能提高任务完成的效率？这就需要我们对程序性能不断优化。

在MATLAB语言中，程序优化的方法是：

• 矩阵作为操作主体；

• 预定义变量；

• 内存的管理。

我们要比较两个程序的性能优劣，就必须选择一个衡量标准。

MATLAB语言中提供了三种种计时函数，我们可以利用计时函数来定量获得程序运行时间，把时间作为比较程序优劣的一种定量标准。计时函数主要有cputime，tic、toc和etime、clock函数。

• cputime：表示CPU的时间；

• etime(t,t0)：用来计算两个日期向量t和t0之间的时间差；

• clock：表示此时的现实时间；

• tic：启动一个计时器；
  

• toc：停止一个计时器。

第一种方法：利用cputime，单位和CPU工作频率有关 ，返回程序实际的运行时间；

第二种方法：利用tic和toc，单位为秒，程序开始前启动一个计时器，即使用tic；程序结束后停止计时器，即使用toc；最后返回计时器存在的时间；

第三种方法：利用clock和etime函数，单位为秒，返回程序实际的运行时间，返回程序实际的运行时间；

在上面的三个例子中，我们把pause(3)作为被测程序段；只要把需要计算运行时间的代码替换pause(3)，即可测出程序运行时间。可以看出，tic和toc的组合测时间最为精确。

下面介绍两种常用的程序优化方法。

1. 循环向量化

以矩阵作为操作主体，尽可能避免循环运算，避免对矩阵元素的操作；当可以用一个等效数组来解决给定问题时，应避免用for循环。

从上面的例子中可以看出，循环向量化后，程序运行时间从 0.012844 seconds减少到 0.003219 seconds。

2. 预定义变量

数据的预定义：对于可能出现变量维数不断扩大的问题，应预先估计变量可能出现的最大维数，进行预定义。

虽然在MATLAB语言中，一般时候，变量不需要定义，但是对变量进行预定义，可使程序在执行循环结构时加快速度。

从上面的例子中可以看出，预定义变量后，程序运行时间从 0.006704 seconds减少到 0.003407 seconds。

我们上面的例子中，都是只有几行的程序，但仍然可以看出程序优化后的运行时间明显减少。试想，如果我们写了百行、千行甚至万行程序，优化后的程序，节约的时间将是相当可观的！所以，对程序性能进行优化还是很有必要的！

最后，感谢您的耐心阅读！