MATLAB中的哈希表

MATLAB是否支持哈希表？

一些背景

我正在研究Matlab中需要图像的比例空间表示的问题。要做到这一点，我创建一个2-d高斯滤波器具有方差sigma*s^k为k在一定范围内。，然后我使用依次每一个来过滤所述图像。现在，我想要某种映射k到过滤后的图像。

如果k始终是整数，则只需创建一个3D数组即可：

arr[k] = <image filtered with k-th guassian>

但是，k不一定是整数，所以我不能这样做。我想做的是保留一个ks 数组：

arr[find(array_of_ks_ = k)] = <image filtered with k-th guassian>

乍一看似乎不错，不过我可能会使用20或30的值进行数千次查找k，而且我担心这样做会损害性能。

我想知道是否最好使用某种哈希表来执行此操作，以便查找时间为O（1）而不是O（n）。

现在，我知道我不应该过早地进行优化，并且我可能根本不会遇到这个问题，但是请记住，这仅仅是背景情况，并且在某些情况下，这实际上是最好的解决方案，无论它是否是最佳解决方案。解决我的问题的最佳方法。

Matlab不支持哈希表。编辑直到r2010a，即；参见@Amro的答案。

为了加快查找速度，您可以删除find和使用LOGICAL INDEXING。

arr{array_of_ks==k} = <image filtered with k-th Gaussian>

要么

arr(:,:,array_of_ks==k) = <image filtered with k-th Gaussian>

但是，根据我在Matlab上的所有经验，我从来没有遇到过查找瓶颈的情况。

为了加快您的特定问题，我建议您使用增量过滤

arr{i} = GaussFilter(arr{i-1},sigma*s^(array_of_ks(i)) - sigma*s^(array_of_ks(i-1)))

假设array_of_ks按升序排序，GaussFilter会基于方差（当然，使用2个1D滤镜）来计算滤镜蒙版大小，或者您可以在傅立叶空间中进行滤镜，这对于大图像以及方差为等距排列（很可能并非如此）。

考虑使用MATLAB的地图类：container.Map。这里是一个简短的概述：

• 创建：

  >> keys = {'Jan', 'Feb', 'Mar', 'Apr', 'May', 'Jun', ...
    'Jul', 'Aug', 'Sep', 'Oct', 'Nov', 'Dec', 'Annual'};
  
  >> values = {327.2, 368.2, 197.6, 178.4, 100.0,  69.9, ...
    32.3,  37.3,  19.0,  37.0,  73.2, 110.9, 1551.0};
  
  >> rainfallMap = containers.Map(keys, values)
  
  rainfallMap = 
    containers.Map handle
    Package: containers
  
    Properties:
          Count: 13
        KeyType: 'char'
      ValueType: 'double'
    Methods, Events, Superclasses

• 抬头：

  x = rainfallMap('Jan');

• 分配：

  rainfallMap('Jan') = 0;

• 加：

  rainfallMap('Total') = 999;

• 去掉：

  rainfallMap.remove('Total')

• 检查：

  values = rainfallMap.values;
  keys = rainfallMap.keys;
  sz = rainfallMap.size;

• 确认码：

  if rainfallMap.isKey('Today')
      ...
  end

Matlab R2008b（7.7）的新container.Map类是java.util.Map接口的按比例缩小的Matlab版本。它具有与所有Matlab类型无缝集成（例如Java Maps无法处理Matlab结构）的附加优点，以及自Matlab 7.10（R2010a）起指定数据类型的能力。

严重的需要键值映射/字典的Matlab实现仍应使用Java的Map类（java.util.EnumMap，HashMap，TreeMap，LinkedHashMap或Hashtable）来访问其较大的功能（如果没有性能）。在任何情况下，R2008b之前的Matlab版本都没有真正的替代品，必须使用Java类。

使用Java集合的潜在限制是它们无法包含非原始Matlab类型（例如结构）。为了克服这个问题，可以向下转换类型（例如，使用struct2cell或以编程方式），或者创建一个单独的Java对象，该对象将保存您的信息并将该对象存储在Java Collection中。

您可能也有兴趣研究纯Matlab的面向对象（基于类）的Hashtable实现，该实现可在File Exchange上获得。

您可以使用Java。

在Matlab中：

dict = java.util.Hashtable;
dict.put('a', 1);
dict.put('b', 2);
dict.put('c', 3);
dict.get('b')

但是您必须做一些分析，看看它是否可以给您带来速度上的提升……

这有点笨拙，但是令我惊讶的是没有人建议使用结构。您可以通过变量名称访问任何结构字段，因为struct.(var)在哪里var可以是任何变量，并且可以正确解析。

dict.a = 1;
dict.b = 2;

var = 'a';

display( dict.(var) ); % prints 1

您还可以利用新类型“表格”。您可以存储不同类型的数据，并从中获取统计信息非常容易。有关更多信息，请参见http://www.mathworks.com/help/matlab/tables.html。