MatLab是一个快速开发程序的集成环境，意味着它关注于开发的舒适性，便捷性，而不是像C，Fortran语言关注于计算性能。于是MatLab具有了灵活的语法，并能交互调试。

虽然MatLab并不能像C一样快，但是也许有一些方法，能够让它缩小与C语言的差距。

备注：这并不是matlab初学者教程，而是关于提高matlab代码运行性能的教程。一般而言，本文阐述的方法都能加速matlab代码的运行效率。但是，并没有声明到底哪一种方法是最快的。具体问题具体分析。use at your own risk。

在我们开始之前，让我们先回顾一下，我们学习本文的目的。我们是要抛开语言的区别，寻求运行效率最高的代码吗？

如果是这样，我建议你用C语言开发。其实，我们是想在得到最终结果之前，减少我们的开发，调试，运行时间。

本节阐述几个小技巧让开发更加简单。

1. 代码提示信息

在最近的matlab版本中，代码集成编辑器可以自动反馈可能出现的错误和优化建议。这些提示对学习matlab和优化代码很有帮助。

for k = 1:NumTrials
    r = rand;
    x(k) = runsim(r);
end

可能，编辑器在runsim下有红色波浪线。这时将鼠标停在波浪线上，matlab会自动显示对这段代码的反馈信息。

或者选择Tools -> M-Lint -> Show M-Lint Report查看全部提示。

2. 代码组织结构

这样能够保持相关文件都在一起，简化备份复制工程文件。

文件开头注释的第一行又叫H1comment。它的作用是当你输入help(cd)时，会得到所有工程文件的列表和它们的H1comments。

如果发现重复输入一些命令，不如把这些代码写成脚本文件，节约时间并防止自己打错命令。

这是一个能让你触霉头的命令。任何在基本工作空间中存在的重要的变量都会不可挽回地消失。

此时，result便把与input1有关的结果丢弃了。

虽然matlab本身很可靠，但是一些第三方的mex函数或是过度的内存操作能够使matlab崩溃。

尤其是处理视频以及大规模的矩阵的时候。

在拥有良好的代码书写规范的前提下，我们开始讨论如何写高质量的matlab代码。