一直都说向量化函数的效率很高，编程比较了一下，果然
求1到1000000整数的和，分别用for循环，while循环，和sum函数，运行显示如下：

ans =

using sum

s =

5.0000e+011

elapsed_time =

0.0470

ans =

using for

s =

5.0000e+011

elapsed_time =

1.1090

ans =

using while

s =

5.0000e+011

elapsed_time =

2.7500


化成整数的时间费用比就是1：24：58，呵呵，差得比较大啊

和你的第一种处理方法一样，不过偶的版本是6.5
你应该是7.0吧

按Genial说的是这样子的：

>> clear all
tic;s=0;
for i=1:1000000
s=s+i;
end
s
disp('use for');toc
clear all
tic;s=0;i=0;
while i<1000000
s=s+i;
i=i+1;
end
s
disp('use while');toc
clear all
tic;
i=1:1000000;
s=sum(i)
disp('use sum');toc

s =

5.0000e+011

use for

elapsed_time =

1.1870

s =

5.0000e+011

use while

elapsed_time =

3.0780

s =

5.0000e+011

use sum

elapsed_time =

0.0470

◣◣◣◣◣◣去掉代码中间的clear all的执行结果是◥◥◥◥◥◥

s =

5.0000e+011

use for

elapsed_time =

1.2030

s =

5.0000e+011

use while

elapsed_time =

3.0780

s =

5.0000e+011

use sum

elapsed_time =

0.0310

用sum还是比较快。一般书中推荐的优化matlab执行效率时，也包括了向量化执行的方法

怎么会这样子呢？偶很想知道。。。

呵呵，不行啦，我这里for循环竟然运行时间时而为0，时而为0.016，反而sum用的时间最多

可能这样的检测方法不对，因为sum中分配的内存空间太多了。