一概に構造体とセル配列でどちらのほうがループが速いとは言い切れず、繰り返し数nの値にも依ってきます。下記の例では各要素の値を2倍する処理ですが、n=100000で構造体のほうが速いですが、n=100とかだとセル配列のほうが速かったです。
構造体でforループ
format shortG
n = 100000;
numData = ones(n,1);
strData = struct;
strData.data1 = numData;
strData.data2 = numData;
fnames = fieldnames(strData);
tic
for n=1:length(fnames)
strData.(fnames{n}) = strData.(fnames{n}) * 2;
end
t1=toc % 0.002765 秒
セル配列でforループ
clear all
n = 100000;
numData = ones(n,1);
cellData = cell(1,2);
[cellData{:}] = deal(numData);
tic
for n=1:length(cellData)
cellData{n} = cellData{n} * 2;
end
t2=toc % 0.003257 秒
ただ、一つ言えるのはループ処理をまとめて処理したほうが速いです。
参考：パフォーマンス向上の手法
- ベクトル化 — ループベースのコードを記述する代わりに、MATLAB の行列およびベクトル演算の使用を検討します。詳細は、ベクトル化を参照してください。
上記の例を構造体の要素にまとめて処理するstructfun、セル配列でまとめて処理するcellfunを使ってみますと下記のようになります。
structfunで構造体をまとめて処理
clear all
n = 100000;
numData = ones(n,1);
strData = struct;
strData.data1 = numData;
strData.data2 = numData;
tic
strData = structfun(@(x) x*2, strData, 'UniformOutput', false);
t3=toc % 0.00203 秒
cellfunでセル配列をまとめて処理
clear all
n = 100000;
numData = ones(n,1);
cellData = cell(1,2);
[cellData{:}] = deal(numData);
tic
cellData = cellfun(@(x) x*2, cellData, 'UniformOutput', false);
t4=toc % 0.002668 秒
