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假设我有一些课程foo < handle, and bar < foo, baz < foo, and maybe qux < foo。有几种方法可以存储这些对象的数组：

  • 作为元胞数组：A = {foo bar baz qux} % A(1) would be a cell, A{1} gives me a foo object

  • 从 R2011a 开始，我可以 make foo <matlab.mixin.Heterogeneous，然后直接构建一个数组：A = [foo bar baz qux] % A(1) directly gives me a foo object

在我看来，从维护的角度来看，使用第二种方法而不是第一种方法会更好，这样可以消除关于如何访问的歧义A。即，当我们需要取消引用单元格数组的元素时（单元格A(1)与foo对象A{1}，位于内部A(1)）。

但是，使用一种语法与另一种语法相比，是否存在任何类型的内存或性能损失（或好处）？

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我对单元格数组、containers.Map 和异构数组的内存和运行时间做了一个小实验（source）。在我的方法中，我为每个数组预先分配了 N=65535 个元素（Map 和异构数组的最大数组大小），然后开始为每个元素分配一个 uint32，并测量时间和内存。我的异构类是一个具有单个公共属性的简单类，以及分配该属性的构造函数。container.Map 有 uint32 键/值对。

Maps took 9.17917e-01 seconds.
Cells took 5.81220e-02 seconds.
Heterogeneous array took 4.95336e+00 seconds.

**Name**     **Size**         **Bytes**       **Class**   
map          65535x1           112          containers.Map              
cellArr      65535x1           7602060      cell               
hArr         1x65535           262244       SomeHeterogeneousClass

立即注意 mapArray 的大小不准确。它隐藏在containers.Map 类实现之后，最可能报告的112 字节是分配给地图本身的内存，不包括数据。我将真实大小近似为最小(112+65535*(sizeof(uint32)*2)) = 524392 字节。这个值几乎是 hArr 大小的两倍，这让我认为它非常准确，因为映射必须存储两倍于 hArr 的数据（对于键 AND 值）。

结果很简单：

  • 时间：cell Array < Map < Heterogeneous Array
  • 内存：异构数组 < 映射 < 单元数组

我重复了 N=30 的实验来测试小阵列，结果相似。天知道为什么cells占用这么多内存，而Heterogeneous arrays这么慢。

于 2015-01-15T01:19:51.973 回答