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目前，我正在使用大小为 1 x H 的单元格 C，其中 H 是一个非常大的数字。该单元主要用于在 O(1) 时间内快速存储和增加非常稀疏索引中的一些值。例如，

H = 10000000;
C = cell(1, H);
...
for i = 1:last

    % all values of someIndex(i) are values from 1 to H, unsorted, and contains repeating values.

    C{ someIndex(i) } = C{ someIndex(i) } + someValues(i);

end
...

只会使用单元格 C 中的一个很小的索引——我看到，大多数时候，大约是整个事情的 1-10%。起初，对于较小规模的数据库，实现是好的，但我会选择更大的数据库，H 将几乎呈指数增长。因此，这种幼稚的实现将不再有效。

我也在考虑类似的东西，而不是使用单元格，而是使用数组以这种方式存储每个索引和值：

假设我们检测到一个新索引：

IndexArray(size(IndexArray, 2) + 1) = someIndex(i);
ValueArray(size(ValueArray, 2) + 1) = someValue(i);

假设我们检测到一个旧索引：（当然，我们需要扫描整个 IndexArray 并查看是否存在这样的旧索引）

ValueArray( detectOldIndex(i) ) = ValueArray( detectOldIndex(i) ) + someValue(i);

但是，这也存在一个问题。随着越来越多的索引增长，扫描整个 IndexArray 将花费越来越多的时间。这是 O(N)。

当然，对于这样的事情，我们肯定要使用 Trees，但是，在 Matlab 中，我们没有有效的 Tree 结构。我可以考虑在嵌套单元格中使用嵌套单元格。但是实现可能非常难看。

所以如果我要在 Matlab 中做这样的事情，我更快的选择是什么？

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2 回答 2

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你考虑过使用Map container吗？

Map container基本上是一个哈希表。因此，在一个巨大的域上映射一小组“活动”索引应该是相当有效的。

于 2013-01-11T09:48:34.990 回答
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如果你想做得很大，那么使用数据库可能是值得的。它还有额外的好处，您不必将完整的数据保存在内存中。

mksqlite或mym与 mysql 一起使用很容易。

于 2013-01-11T11:17:26.580 回答