简介
假设我想在 MATLAB 中初始化一个一维、长度N的实数数组，其中N足够大，这个问题很重要。我稍后将覆盖这些值，所以我主要关注声明。
我可以通过两种方式做到这一点：
案例 A
arrayA = zeros(1,N);
案例B
arrayB = zeros(N,1);
问题
使用上述任一方法的性能注意事项是什么？
- 一种方法的初始化速度是否比另一种方法快？
- 一种方法是否比另一种方法使用更少的内存(甚至可以忽略不计(？
- 一种方法是否允许更快的内存读/写？
- 其他注意事项？？
出于这个问题的目的，我们将假设数组"足够大，可以容纳任何可能重要的东西"，并且给定程序中可能有许多这样的数组。
我不能发誓，但我的理解是，你的问题的答案是否定的，不，不，也许。
我的理解是，基本对象是矩阵对象，它包含(除许多其他内容外(标识矩阵对象的宽度和高度的值，以及存储在对象中的值数组。 因此，无论 (n，1( 还是 (1，n(，这些值中的每一个都会被初始化，并且占用相同数量的值和相同的时间来分配和访问。
对于"其他考虑"，您采用矩阵 M 并通过 MATLAB 中的"矢量化"M(:)，则结果将是 (N，1( 的向量。 通常，如果我有一个输入向量的函数，我会始终确保它是一个垂直向量 (N，1(，并且有信心，如果我让它与其他向量交互，它将采用该"基本"格式。