在使用MATLAB进行复杂运算时，多重`for`循环常常是必不可少的工具。然而，当数据量庞大时，单线程运行效率可能不尽如人意。这时，`parfor`（并行`for`）便成为提升性能的秘密武器！🔍

什么是`parfor`？

简单来说，`parfor`能够将循环任务分配到多个处理器上并行执行，从而大幅缩短运行时间。不过，要在`parfor`中嵌套普通`for`循环时需注意规则限制，比如避免循环变量依赖等。

如何使用？

以矩阵运算为例，假设你需要对一个三维数组进行遍历计算，可以这样写：

```matlab

parfor i = 1:n

for j = 1:m

A(i, j) = someFunction(i, j);

end

end

```

上述代码中，外层使用`parfor`，内层仍为普通`for`，这样既保证了并行加速，又保留了逻辑清晰度。

小贴士：

- 数据传递尽量保持独立，避免全局变量。

- 根据硬件配置合理设置并行池大小。

通过巧妙运用`parfor`，即使是复杂的多重循环也能轻松应对！🚀