Matlab中用类封装函数

上次大规模使用Matlab还是本科的时候，当时还是5.3版，现在重新尝试它，已经是7.8（R2009a），而且R2010b版都已经发售。而这些版本引入的一个新玩意儿便是面向对象化编程（object-oriented programming，OOP）。

使用类（class）有很多好处，其中一个重要的好处便是解决变量名冲突和让函数、对象的结构清晰。class的static function可以在不定义类的实例直接调用类的成员函数，比如定义

classdef tools < handle
    methods (Static = true)
        function a = test(b, c)
            a = b + c;
        end
    end
end

然后可以直接通过

a = tools.test(b, c);

调用test函数。这样做的好处是解决test的变量名冲突问题，而且可以将类似的函数封装到一块，使得函数结构显示层次化。

但这样做是有代价的，其中一个便是效率问题，假设还有一个完全一样的用普通m文件定义的test函数，下面两段代码测试了这两者各运行一百万次所需的时间：

tic
for i = 1:1000000, test(i, i); end
toc

tic
for i = 1:1000000, tools.test(i, i); end
toc

那么普通函数的百万次调用的时间开销约0.25秒，而封装后的函数的百万次调用的时间开销高达14.5秒，相差约70倍。而且如果通过class的实例来调用，所需要的时间更长，下面这段代码显示百万次调用需要22.5秒。

t = tools;
tic
for i = 1:1000000, t.test(i, i); end
toc

所以到底该不该封装，还需取决于实际情况，如果函数本身特别简单，并且会被循环调用，最好还是通过m文件函数的形式。之前MIT大牛给出了更多地建议

1. 虽然for-loop的速度有了很大改善，vectorization（向量化）仍旧是改善效率的重要途径，尤其是在能把运算改写成矩阵乘法的情况下，改善尤为显著。
2. 在不少情况下，for-loop本身已经不构成太大问题，尤其是当循环体本身需要较多的计算的时候。这个时候，改善概率的关键在于改善循环体本身而不是去掉for-loop。
3. MATLAB的函数调用过程（非built-in function）有显著开销，因此，在效率要求较高的代码中，应该尽可能采用扁平的调用结构，也就是在保持代码清晰和可维护的情况下，尽量直接写表达式和利用built-in function，避免不必要的自定义函数调用过程。在次数很多的循环体内（包括在cellfun, arrayfun等实际上蕴含循环的函数）形成长调用链，会带来很大的开销。
4. 在调用函数时，首选built-in function，然后是普通的m-file函数，然后才是function handle或者anonymous function。在使用function handle或者anonymous function作为参数传递时，如果该函数被调用多次，最好先用一个变量接住，再传入该变量。这样，可以有效避免重复的解析过程。
5. 在可能的情况下，使用numeric array或者struct array，它们的效率大幅度高于cell array（几十倍甚至更多）。对于struct，尽可能使用普通的域（字段，field）访问方式，在非效率关键，执行次数较少，而灵活性要求较高的代码中，可以考虑使用动态名称的域访问。
6. 虽然object-oriented从软件工程的角度更为优胜，而且object的使用很多时候很方便，但是MATLAB目前对于OO的实现效率很低，在效率关键的代码中应该慎用objects。
7. 如果需要设计类，应该尽可能采用普通的property，而避免灵活但是效率很低的dependent property。如非确实必要，避免重载subsref和subsasgn函数，因为这会全面接管对于object的接口调用，往往会带来非常巨大的开销（成千上万倍的减慢），甚至使得本来几乎不是问题的代码成为性能瓶颈。

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Q.E.D., ©zhiqiang, 2010.09.24。请参考右边的相关文章列表。