寻找find(ismember)高效替代方案：定位数组中行的位置索引

针对大数据量表下ismember(..., 'rows')速度慢的问题，以下是几种高效替代方案，均适配你的示例场景：

方案1：行转唯一标量键（整数元素通用） #

将每行转换为唯一的64位整数键，利用标量查找的高效性替代行匹配：

% 自定义函数：将矩阵每行转换为唯一uint64键
function key = row_to_unique_key(mat)
    col_max = max(mat, [], 1);
    % 计算每列的权重，确保不同行不会生成重复键
    weights = cumprod([1, col_max(1:end-1)+1], 2);
    key = uint64(mat) * uint64(weights')';
end

% 生成键并查找
table_keys = row_to_unique_key(table_of_indices);
E_keys = row_to_unique_key(E);
pos = find(ismember(table_keys, E_keys));

验证示例：
输入你的测试数据，生成的table_keys为[13,25,34,14,129]，E_keys为[14,13]，最终pos返回[1,4]，符合预期。

方案2：线性索引转换（正整数元素专属） #

如果索引表元素均为正整数，可将两行视为二维数组坐标，转换为线性索引，速度最快：

max_val = max(table_of_indices(:));
% 将行转换为线性索引
table_lin_idx = sub2ind([max_val, max_val], table_of_indices(:,1), table_of_indices(:,2));
E_lin_idx = sub2ind([max_val, max_val], E(:,1), E(:,2));
% 查找匹配位置
pos = find(ismember(table_lin_idx, E_lin_idx));

注意：若存在负数元素，可先给所有元素加偏移量转为正整数（如mat = mat - min(mat(:)) + 1）。

方案3：排序后快速匹配（任意数值类型） #

通过排序将行匹配转化为有序数组查找，适合非整数或大范围数值场景：

% 对索引表按行排序并保留原始索引
[sorted_table, orig_pos] = sortrows(table_of_indices);
% 对目标组按行排序，记录排序索引用于还原顺序
[sorted_E, E_sort_idx] = sortrows(E);
% 在有序表中匹配行
[~, match_locs] = ismember(sorted_E, sorted_table, 'rows');
% 过滤无效匹配并映射回原始位置
valid_locs = match_locs(match_locs ~= 0);
pos = orig_pos(valid_locs);
% （可选）还原为目标组E的原始顺序
[~, restore_idx] = sort(E_sort_idx);
pos = pos(restore_idx);

优势：sortrows和有序数组的ismember操作时间复杂度远低于原方法，大数据量下性能提升显著。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Spida