用Matlab编码器串的单元阵列上的字符串比较

Question

我试图用MATLAB编码器工具箱下面的代码转换成C：

function [idx] = list_iterator(compare, list)

idx = nan(length(list));
for j = 1:length(list)
    idx(j) = strcmp(compare, list{j});
end

list是字符串的一个N×1单元阵列和compare是一个字符串。码基本上比较list的每个元素到compare并返回1如果两者相同，否则0。 （我这样做是为了加快执行速度，因为N可以是相当大 - 约10〜20万台）

当我在命令窗口中运行codegen list_iterator，我得到以下错误：

输入参数的类型“比较”函数“list_iterator”没有规定。使用-args或预处理语句来指定输入类型。

更多信息

误差在==> list_iterator线：1柱：18

代码生成失败：查看错误报告

使用代码生成错误

我知道我应该使用codegen时指定类型的输入，但我不知道如何为字符串单元阵列做到这一点，其中的元素可以有不同的长度。字符串compare也可以根据各自的函数调用不同的长度。

Answer 1

您可以使用该功能coder.typeof指定大小可变的输入codegen。从我了解你的榜样的，是这样的：

>> compare = coder.typeof('a',[1,Inf])

compare = 

coder.PrimitiveType
   1×:inf char
>> list = coder.typeof({compare}, [Inf,1])

list = 

coder.CellType
   :inf×1 homogeneous cell 
      base: 1×:inf char
>> codegen list_iterator.m -args {compare, list}

似乎是适当的。

如果检查出MATLAB编码器应用程序，它提供指定这些复杂的输入的图形手段。从那里，你可以将此导出到构建脚本来查看相应的命令行的API：

https://www.mathworks.com/help/coder/ug/generate-a-matlab-script-to-build-a-project.html?searchHighlight=build%20script&s_tid=doc_srchtitle

需要注意的是，当我试图与codegen这个例子中，所产生的MEX并不比MATLAB更快。原因之一可能发生这种情况是因为该函数的主体是相当简单的，但大量的数据从MATLAB转移到生成的代码和背部。其结果，该数据传输开销可以支配的执行时间。移动更多的代码来生成MEX可以改善这一点。

有关性能无关codegen思考，你应该使用idx = false(length(list),1);而非idx = nan(length(list));？前者是NX1逻辑矢量而后者是一个NxN矩阵双这里我们仅在list_iterator写拳头柱。

有了您的原代码和compare = 'abcd'; list = repmat({'abcd';'a';'b'},1000,1);此输入产生时间：

>> timeit(@()list_iterator(compareIn, listIn))

ans =

    0.0257

修改你的代码返回一个矢量缩放下来：

function [idx] = list_iterator(compare, list)

idx = false(length(list),1);
for j = 1:length(list)
    idx(j) = strcmp(compare, list{j});
end

>> timeit(@()list_iterator(compareIn, listIn))

ans =

    0.0014

您也可以拨打strcmp与细胞和字符数组这使得代码快还是：

function [idx] = list_iterator(compare, list)

idx = strcmp(compare, list);

>> timeit(@()list_iterator(compareIn, listIn))

ans =

   2.1695e-05