matlab：不帶循環的不同大小的子陣列的總和值

Question

我不知道是否有可能得到不同大小的子陣列的最小/最大值 而不使用matlab中的循環。

% create a 1D vector with arbitory floating point values 
A = rand(100,1,'double'); 

% get start indexes of sections of A (eg. A>0.9) 
pos01 = A>0.9; 
posIdx= [1;find(pos01);size(A,1)]; 

% if 1 or size(A,1) where not required, remove them 
posIdx = unique(posIdx); 

% min/max all sections: 
for ix=1:size(posIdx,1)-1 
    Amin(ix) = min(A(posIdx(ix):posIdx(ix+1))); 
    Amax(ix) = max(A(posIdx(ix):posIdx(ix+1))); 
end 

如果你有一個非常大的向量A和很多節，這最後一行可能會很慢。 我不知道如何在matlab中對這個循環進行矢量化。

我試圖想出使用arrayfun，remap，bsxfun等的解決方案。 但所有我能想到的解決方案，需要的部分，以相等的大小 - 這是不是這樣的:(

任何想法

最好， 延亨裏克

Answer 1

使用cumsum和accumarray

A = rand(100,1,'double'); 
pos01 = A > 0.9; 
subs = (pos01(1) == 0) + cumsum(pos01(:)); % convert posIdx to subs. note the special treatment of the first entry. 
Amin = accumarray(subs, A, [], @min); 
Amax = accumarray(subs, A, [], @max); 

Answer 2

bsxfun的方法來取代你的for循環的一部分 -

t1 = bsxfun(@le,1:size(A,1),posIdx(2:end)) & bsxfun(@ge,1:size(A,1),posIdx(1:end-1)); 
t1 = t1'; 
t2 = A(:,ones(1,size(t1,2))).*t1; 
t2(~t1)=nan; 
Amin = nanmin(t2); 
Amax = nanmax(t2);