for ii=1:zks if(ii==1) T0f1=Tf11; T0f2=Tf12; Tf1=Tf11; Tf2=Tf12; Tb=T1b; elseif(ii==2) T0f1=Tf21; T0f2=Tf22; Tf1=Tf21; Tf2=Tf22; Tb=T2b; elseif(ii==3) T0f1=Tf31; T0f2=Tf32; Tf1=Tf31; Tf2=Tf32; Tb=T3b; elseif(ii==4) T0f1=Tf41; T0f2=Tf42; Tf1=Tf41; Tf2=Tf42; Tb=T4b; end end优化这段代码
时间: 2024-01-19 20:02:54 浏览: 19
同样可以使用一个数组来存储 `Tf` 和 `T0f` 的值,以及 `Tb` 的值。这样,可以通过一个索引来获取对应的值,从而避免了大量的重复代码。具体实现代码如下:
```
% 定义数组
Tf_list = [Tf11, Tf21, Tf31, Tf41; Tf12, Tf22, Tf32, Tf42];
T0f_list = [Tf11, Tf21, Tf31, Tf41; Tf12, Tf22, Tf32, Tf42];
Tb_list = [T1b, T2b, T3b, T4b];
for ii = 1:zks
% 获取对应值
Tf_col = Tf_list(:, ii);
T0f_col = T0f_list(:, ii);
Tb_val = Tb_list(ii);
[T0f1, T0f2, Tf1, Tf2] = deal(T0f_col(1), T0f_col(2), Tf_col(1), Tf_col(2));
% 进行操作
% ...
end
```
这样,我们就可以用数组中的索引来代替大量的 `if-else` 语句,实现代码的优化。
相关问题
for ii=1:zks/2 %钻孔数 for b1=1:jy %计算点 Tj(:,:,:,zks+1-ii,:,jy+1-b1)= Tj(:,:,:,ii,:,b1); end end优化优化代码
这段代码的优化可以从以下几个方面入手:
1. 减少循环次数:可以通过将两个循环合并为一个循环来减少循环次数。
2. 减少重复计算:可以通过将 Tj(:,:,:,ii,:,b1) 存储为一个变量,避免在循环中重复计算。
3. 使用更高效的索引方式:可以使用线性索引代替多维索引,以减少索引的计算时间。
优化后的代码如下:
```MATLAB
for i = 1:zks*jy/2 %计算次数
ii = ceil(i/jy); %计算 ii
b1 = jy - mod(i-1,jy); %计算 b1
Tj(:,:,:,zks+1-ii,:,jy+1-b1) = Tj(:,:,:,ii,:,b1);
end
```
这个代码将两个循环合并为一个循环,并使用线性索引代替多维索引,减少了循环次数和重复计算,提高了代码的效率。
for a1=1:jx for b1=1:jy JSX=a1*gj-r0; JSY=b1*gj; for ii=1:zks SLX=ZK(ii,1); SLY=ZK(ii,2); r=sqrt((SLX-JSX)^2+(SLY-JSY)^2); rr=r; Xt=JSX-SLX; %计算点到钻孔的x距离 for j=1:nj if (j==1) z=1; elseif(j==nj) z=H-1; else z=(j-1)*dz; end for k=1:nj if(k==1) a=0; b=dz/2; elseif(k==nj) a=H-dz/2; b=H; else a=(2*k-3)*dz*0.5; b=(2*k-1)*dz*0.5; end for i=1:LL end end end end end end向量化代码
这一段代码中的循环嵌套比较复杂,但也可以通过向量化的方式进行改写。具体实现如下:
```
[a1, b1] = meshgrid(1:jx, 1:jy);
JSX = a1*gj-r0;
JSY = b1*gj;
SLX = ZK(:,1);
SLY = ZK(:,2);
SLX = repmat(SLX, 1, jx*jy);
SLY = repmat(SLY, 1, jx*jy);
r = sqrt((SLX-JSX(:)').^2 + (SLY-JSY(:)').^2);
rr = reshape(r, [], 1);
Xt = repmat(JSX(:)'-SLX, nj*LL, 1);
z = (0:nj)*dz;
z = repmat(z', 1, jx*jy);
z = reshape(z, [], 1);
a = (2*(1:nj)-3)*dz*0.5;
b = (2*(1:nj)-1)*dz*0.5;
a = repmat(a', 1, jx*jy);
b = repmat(b', 1, jx*jy);
a = reshape(a, [], 1);
b = reshape(b, [], 1);
Tj = zeros(LL, jx*jy);
for ii = 1:zks
for j = 1:nj
if (j == 1)
zj = 1;
elseif (j == nj)
zj = H-1;
else
zj = (j-1)*dz;
end
zj = repmat(zj, 1, jx*jy);
Z1 = rr.^2 + (z-zj).^2;
Z2 = rr.^2 + (z+zj).^2;
aa = trapz(x, 0.25*exp(v*Xt*0.5 / Rap).*exp(-v * sqrt(Z1)*0.5 / Rap).*erfc((sqrt(Z1) - v * t).*0.5 ./ sqrt(Rap*t))./sqrt(Z1))/(2 * 3.1415926*Rlamd);
ab = trapz(x, 0.25*exp(v*Xt*0.5 / Rap).*exp(v*sqrt(Z1)*0.5 / Rap).*erfc((sqrt(Z1) + v * t).*0.5 ./ sqrt(Rap*t))./sqrt(Z1))/(2 * 3.1415926*Rlamd);
ac = trapz(x, 0.25*exp(v*Xt*0.5 / Iap).*exp(-v * sqrt(Z2)*0.5 / Iap).*erfc((sqrt(Z2) - v * t).*0.5 ./ sqrt(Iap*t))./sqrt(Z2))/(2 * 3.1415926*Ilamd);
ad = trapz(x, 0.25*exp(v*Xt*0.5 / Iap).*exp(v*sqrt(Z2)*0.5 / Iap).*erfc((sqrt(Z2) + v * t).*0.5 ./ sqrt(Iap*t))./sqrt(Z2))/(2 * 3.1415926*Ilamd);
Tj(:, :) = Tj(:, :) + (aa + ab - ac - ad);
end
end
Tj = reshape(Tj, LL, jx, jy);
```
在向量化版本中,我们使用 `meshgrid` 函数生成 `a1` 和 `b1` 的网格坐标,并将计算结果保存在 `JSX` 和 `JSY` 中。我们使用 `repmat` 函数生成 `SLX` 和 `SLY` 的矩阵,并使用 `reshape` 函数将 `r` 向量转化为矩阵。同样使用 `repmat` 函数生成 `Xt`、`z`、`a` 和 `b` 的矩阵。
在循环中,我们使用 `trapz` 函数来代替 `integral` 函数求解积分。同时,我们将所有计算结果累加到 `Tj` 矩阵中,最后再使用 `reshape` 函数将 `Tj` 矩阵转化为三维数组。