Défi n°5 : RESHAPE plus rapide que son ombre ?
Venez relever les défis MATLAB.
Le 2012-09-22 15:05:36, par Jerome Briot, Rédacteur/Modérateur
je vous propose une question qui devrait vous faire aimer la fonction RESHAPE de MATLAB
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Soit le programme suivant :
Code : |
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 | clc clear all for n = 500:500:8000 clear X X = rand(n); tic X = reshape(X,1,[]); t = toc; fprintf('Taille de X: %5d x%5d (%5.1f Mo) : %.7f s\n',n,n,n*n*8/1024/1024,t); end |
La ligne avec FPRINTF affiche à chaque itération les dimensions du tableau, sa taille approximative en Mo et le temps d'exécution du redimensionnement en secondes.
Voici ce que j'obtiens sur ma machine :
Taille de X: 500 x 500 ( 1.9 Mo) : 0.0003590 s Taille de X: 1000 x 1000 ( 7.6 Mo) : 0.0000450 s Taille de X: 1500 x 1500 ( 17.2 Mo) : 0.0000450 s Taille de X: 2000 x 2000 ( 30.5 Mo) : 0.0000410 s Taille de X: 2500 x 2500 ( 47.7 Mo) : 0.0000440 s Taille de X: 3000 x 3000 ( 68.7 Mo) : 0.0000420 s Taille de X: 3500 x 3500 ( 93.5 Mo) : 0.0000440 s Taille de X: 4000 x 4000 (122.1 Mo) : 0.0000450 s Taille de X: 4500 x 4500 (154.5 Mo) : 0.0000430 s Taille de X: 5000 x 5000 (190.7 Mo) : 0.0000440 s Taille de X: 5500 x 5500 (230.8 Mo) : 0.0000710 s Taille de X: 6000 x 6000 (274.7 Mo) : 0.0000430 s Taille de X: 6500 x 6500 (322.3 Mo) : 0.0000440 s Taille de X: 7000 x 7000 (373.8 Mo) : 0.0000430 s Taille de X: 7500 x 7500 (429.2 Mo) : 0.0000430 s Taille de X: 8000 x 8000 (488.3 Mo) : 0.0000430 s
Il faut aussi peu de temps pour redimensionner le tableau de 8Mo que celui de 500Mo
Cela peut sembler surprenant sachant qu'il y a 1 000 000 éléments dans le premier et qu'il y en a 64 fois plus dans le second (64 000 000 éléments)
A vos neurones et à vos claviers !
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Jerome BriotRédacteur/ModérateurLa solution
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Il faut savoir que quelque soient les dimensions d'un tableau, MATLAB le stocke toujours sous la forme d'un vecteur en mémoire (voir ici)
Par conséquent, pour s'y retrouver, MATLAB doit bien stocker les dimensions du tableau quelque part ailleurs.
La clé du problème se trouve dans la définition "profonde" du tableau.
Pour simplifier, MATLAB stocke en fait le tableau dans une structure (1)
Cette structure possède un champ "data" qui contient le vecteur des éléments du tableau.
Elle possède également deux champs correspondant au nombre de lignes (nrows) et au nombre de colonnes (ncols) du tableau.
On peut donc l'assimiler à la structure MATLAB suivante :
Code : 1
2
3
4S.data = []; S.nrows = []; S.ncols = [];
Ce qui revient, quelque soient les dimensions du tableau, à ne modifier que 2 valeurs.
D'où le temps d'exécution constant de la fonction RESHAPE.
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Voila, j'espère avoir été clair tout en restant bref.N'hésitez pas à laisser vos commentaires ou questions ici si nécessaire, nous y répondrons avec plaisirs.
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(1) Pour être plus précis, pour MATLAB, tout tableau est un mxArray (terme courant dans les fichiers MEX) qui n'est autre qu'une structure en langage C.
Qui plus est, cette structure C est (semi) opaque, on ne sait donc pas exactement ce qu'elle contient.
La définition de cette structure se trouve dans le fichier matrix.h dans le sous-dossier /extern/include/ du dossier d'installation de MATLAB.
Plus d'informations en anglais : Undocumented MATLAB - Matlab’s internal memory representationle 30/09/2012 à 22:12 -
Jerome BriotRédacteur/ModérateurListe des membres ayant trouvé la bonne réponse
- tanguy4724
- Cheetor (50% de la réponse, un petit effort)
le 26/09/2012 à 11:49 -
Jerome BriotRédacteur/ModérateurBon... peu de personne se sont manifestées
Allez, un petit indice : Stockage des matrices en mémoire
Il vous reste 2 jours pour m'envoyer vos réponses par MP
Fin du suspens, dimanche soirle 28/09/2012 à 21:26 -
tanguy4724Membre habituépeu de réponses à ce défi...le 01/10/2012 à 11:51
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CheetorMembre avertiAutant le coup de la sauvegarde des matrices, j'avais vu le lien, autant pour la sauvegarde des données, j'étais très loin du compte.
Me coucherais moins bête
Merci pour ce petit défi DUT et au prochain défi.le 01/10/2012 à 12:39