八度：求和索引元素

Octave: summing indexed elements

描述这一点的最简单方法是通过示例：

data = [1, 5, 3, 6, 10];
indices = [1, 2, 2, 2, 4];
result = zeroes(1, 5);

我希望result(1)是索引为1的data中所有元素的总和，result(2)是[中所有元素的总和=14=] 其索引为 2，等等

这有效，但在应用于 64K 元素向量时（将 5 更改为 65535）真的很慢：

result = result + arrayfun(@(x) sum(data(index==x)), 1:5);

我认为它正在创建具有 64K 元素的 64K 向量，这占用了时间。有没有更快的方法来做到这一点？还是我需要想出一个完全不同的方法？

for i = [1:5]
    idx = indices(i);
    result(idx) = result(idx) + data(i);
endfor

但这是一种非常非八度的方式。

鉴于 MATLAB 与 Octave 非常相似，我将提供一个在 MATLAB R2016b 上测试过的答案。查看 documentation of Octave 4.2.1 语法应该相同。

您需要做的就是：

result = accumarray(indices(:), data(:), [5 1]).'

给出：

result =

     1    14     0    10     0

由于 accumarray 的预期输入，有必要重塑为列向量 (arrayName(:) )。将大小指定为 [5 1] 然后转置结果以避免一些 MATLAB 错误。

accumarray在MATLAB documentation

中也有深入介绍