中英文对照
矢量化 vectorization
不同的算法的时间复杂度有着一定的区别，我们更需要写出时间复杂度更低的算法，以此来提高我们的代码的运行效率。
矢量化编程或者向量化编程是提高算法速度的一种方法。为了提升特定数值运算操作（如矩阵相乘、矩阵相加、矩阵-向量乘法等）的速度，数值计算和并行计算的研究人员已经努力了几十年。矢量化编程的思想就是尽量使用这些被高度优化的数值运算操作来实现我们的学习算法。
image.png
第二段程序代码不仅简单，而且运行速度更快。
通常，一个编写Matlab/Octave程序的诀窍是：
代码中尽可能避免显式的for循环。
上面的第一段代码使用了一个显式的for循环。通过不使用for循环实现相同功能，可以显著提升运行速度。对Matlab/Octave代码进行矢量化的工作很大一部分集中在避免使用for循环上，因为这可以使得Matlab/Octave更多地利用代码中的并行性，同时其解释器的计算开销更小。
关于编写代码的策略，开始时你会觉得矢量化代码更难编写、阅读和调试，但你需要在编码和调试的便捷性与运行时间之间做个权衡。因此，刚开始编写程序的时候，你可能会选择不使用太多矢量化技巧来实现你的算法，并验证它是否正确（可能只在一个小问题上验证）。在确定它正确后，你可以每次只矢量化一小段代码，并在这段代码之后暂停，以验证矢量化后的代码计算结果和之前是否相同。最后，你会有望得到一份正确的、经过调试的、矢量化且有效率的代码。
一旦对矢量化常见的方法和技巧熟悉后，你将会发现对代码进行矢量化通常并不太费劲。矢量化可以使你的代码运行的更快，而且在某些情况下，还简化了你的代码。
