怎么样优化这个过程以提高效率？

为了优化处理大量数据的过程，特别是在内存有限的情况下，可以采取以下策略提高效率：

1. **分批处理**：如果数据太大，无法一次性放入内存，可以考虑使用循环逐块读取和处理数据，而不是一次性加载整个数据集。例如，可以每次处理一部分数据，直到所有数据都处理完毕。

chunkSize = 100; % 每次处理的数据量
for i = 1:someLargeNumberDivisibleBy100
    startIndex = (i-1)*chunkSize + 1;
    endIndex   = min(i*chunkSize, length(data));
    chunkData = data(startIndex:endEnd);
    % ...此处计算和存储每个小块的数据差异
end

2. **利用MATLAB内置工具**：`accumarray` 函数本身就很高效，但如果数据结构允许，尝试使用其他内置函数如 `squeeze`、`max`, `min` 等，避免额外的内存分配和处理。

3. **预分配内存**：对于最终的结果向量 `diffVector`，在开始之前就预先指定它的大小，这可以减少内存分配开销。

diffVector = zeros(numRows, 1);

4. **并行计算**：如果你的计算机有多核心处理器，可以利用 MATLAB 的 `parfor` 或者 Parallel Computing Toolbox 来加速计算。通过并行处理多个数据组，可以显著缩短总时间。

if ispc && parpool
    % 这里启用并行池...
    parallelDiff = parfor i = 1:numRows
        % ...处理数据块并累加结果
    end
else
    diffVector = [];
    for i = 1:numRows
        diffVector = [diffVector, maxValues(i) - minValues(i)];
    end
end

5. **性能分析**：如果以上方法还不够，可以使用 `tic-toc` 或者 `profiler` 工具来检测瓶颈，进一步调整算法。

记住，优化的具体方法取决于你的硬件资源、数据特性以及可用的工具。