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
- 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。
- 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。
- 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。
- 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。
- 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。
- 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。
- 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。
Q. E. D.
