Замените все нули в векторе предыдущим ненулевым значением

Ответ 1

Следующий простой подход делает то, что вы хотите, и, вероятно, очень быстро:

in = [1 0 2 0 7 7 7 0 5 0 0 0 9];
t = cumsum(in~=0);
u = nonzeros(in);
out = u(t).';

Ответ 2

Я думаю, что это векторизованное решение. Работает на вашем примере:

V = [1 0 2 0 7 7 7 0 5 0 0 0 9]
%// This is where the numbers you will repeat lie. You have to cast to a double otherwise later when you try assign numbers to it it caps them at logical 1s
d = double(diff([0,V])>0)
%// find(diff([0,~V])==-1) - find(diff([0,~V])==1) is the length of each zero cluster
d(find(d(2:end))+1) = find(diff([0,~V])==-1) - find(diff([0,~V])==1)
%// ~~V is the same as V ~= 0
V(cumsum(~~V+d)-1)

Ответ 3

Я думаю, что возможно, пусть начнется с основ, вы хотите захватить, где число больше 0:

 a = [ 1 0 2 0 7 7 7 0 5 0 0 0 9 ] %//Load in Vector
 pada = [a,888];  %//Pad A with a random number at the end to help in case the vector ends with a 0
 b = pada(find(pada >0)); %//Find where number if bigger than 0
 bb = b(:,1:end-1);     %//numbers that are bigger than 0
 c = find (pada==0);   %//Index where numbers are 0
 d = find(pada>0);     %//Index where numbers are greater than 0
 length = d(2:end) - (d(1:end-1));  %//calculate number of repeats needed for each 0 trailing gap.
 %//R = [cell2mat(arrayfun(@(x,nx) repmat(x,1,nx), bb, length,'uniformoutput',0))]; %//Repeat the value

 ----------EDIT--------- 
 %// Accumarray and cumsum method, although not as nice as Dan 1 liner
 t = accumarray(cumsum([1,length])',1);
 R = bb(cumsum(t(1:end-1)));

ПРИМЕЧАНИЕ. Я использовал arrayfun, но вы также можете использовать accumarray. Я думаю, это демонстрирует, что это можно сделать параллельно?

R =

Столбцы с 1 по 10

 1     1     2     2     7     7     7     7     5     5

Столбцы с 11 по 13

 5     5     9

ИСПЫТАНИЙ:

a = [ 1 0 2 0 7 7 7 0 5 0 0 0 9 0 0 0 ]

R =

Столбцы с 1 по 10

 1     1     2     2     7     7     7     7     5     5

Столбцы с 11 по 16

 5     5     9     9     9     9

ИСПОЛНЕНИЯ:

a = repmat([ 1 0 2 0 7 7 7 0 5 0 0 0 9 ] ,1,10000); %//Double of 130,000
Arrayfun Method : Elapsed time is 6.840973 seconds.
AccumArray Method : Elapsed time is 2.097432 seconds.

Ответ 4

Вот еще одно решение, используя линейную интерполяцию с предыдущим поиском соседа.

Я предполагаю, что он будет довольно быстрым, так как есть только взгляды, индексирование и отсутствие вычислений:

in = [1 0 2 0 7 7 7 0 5 0 0 0 9]
mask = logical(in);
idx = 1:numel(in);
in(~mask) = interp1(idx(mask),in(mask),idx(~mask),'previous');
%// out = in

Описание

Вам нужно создать вектор-указатель:

idx = 1:numel(in)  $// = 1 2 3 4 5 ...

И логическая маска, маскирующая все ненулевые значения:

mask = logical(in);

Таким образом вы получите точки сетки idx(mask) и данные сетки in(mask) для интерполяции. Точками запроса idx(~mask) являются индексы нулевых данных. Данные запроса in(~mask) затем "вычисляются" следующей соседней интерполяцией, поэтому она в основном смотрит в сетку, что является значением для предыдущей точки сетки. Именно то, что вы хотите. К сожалению, задействованные функции имеют огромные накладные расходы для всех мыслимых случаев, поэтому он все еще медленнее, чем Luis Mendo Answer, хотя нет арифметических расчетов.

Кроме того, можно немного уменьшить накладные расходы interp1:

F = griddedInterpolant(idx(mask),in(mask),'previous');
in(~mask) = F(idx(~mask));

Но эффекта слишком мало.

in =   %// = out

     1     1     2     2     7     7     7     7     5     5     5     5     9

Benchmark

0.699347403200000 %// thewaywewalk
1.329058123200000 %// GameOfThrows
0.408333643200000 %// LuisMendo
1.585014923200000 %// Dan

код

function [t] = bench()
    in = repmat([ 1 0 2 0 7 7 7 0 5 0 0 0 9 ] ,1 ,100000);

    % functions to compare
    fcns = {
        @() thewaywewalk(in);
        @() GameOfThrows(in);
        @() LuisMendo(in);
        @() Dan(in);
    }; 

    % timeit
    t = zeros(4,1);
    for ii = 1:10;
        t = t + cellfun(@timeit, fcns);
    end
    format long
end

function in = thewaywewalk(in) 
    mask = logical(in);
    idx = 1:numel(in);
    in(~mask) = interp1(idx(mask),in(mask),idx(~mask),'previous');
end
function out = GameOfThrows(a) 
    pada = [a,888];
    b = pada(find(pada >0));
    bb = b(:,1:end-1);
    c = find (pada==0);
    d = find(pada>0);
    length = d(2:end) - (d(1:end-1));
    t = accumarray(cumsum([1,length])',1);
    out = bb(cumsum(t(1:end-1)));
end
function out = LuisMendo(in) 
    t = cumsum(in~=0);
    u = nonzeros(in);
    out = u(t).';
end
function out = Dan(V) 
    d = double(diff([0,V])>0);
    d(find(d(2:end))+1) = find(diff([0,~V])==-1) - find(diff([0,~V])==1);
    out = V(cumsum(~~V+d)-1);
end

Ответ 5

Операции с вектором обычно предполагают независимость отдельных элементов. Если у вас есть зависимость от более раннего элемента, то цикл - лучший способ сделать это.

Некоторый дополнительный фон на matlab: в Matlab операции, как правило, быстрее не из-за векторных операций, а потому, что векторная операция просто делает цикл в нативном С++-коде вместо интерпретатора