[performance] R에서 루프가 느린 이유는 무엇입니까?

R의 루프는 모든 해석 언어가 느린 것과 같은 이유로 느립니다. 모든 작업에는 많은 추가 수하물이 있습니다.

R_execClosurein을eval.c 보십시오 (이것은 사용자 정의 함수를 호출하기 위해 호출되는 함수입니다). 거의 100 줄에 달하며 실행을위한 환경 생성, 환경에 인수 할당 등 모든 종류의 작업을 수행합니다.

C에서 함수를 호출 할 때 얼마나 덜 발생하는지 생각해보십시오 (인수를 스택, 점프, 팝 인수로 푸시).

그래서 당신은 다음과 같은 타이밍을 얻습니다 (조란이 주석에서 지적했듯이 실제로 apply는 빠르지 않습니다 ; 내부 C 루프 mean
는 빠릅니다. apply단지 일반적인 오래된 R 코드입니다) :

A = matrix(as.numeric(1:100000))

루프 사용 : 0.342 초 :

system.time({
    Sum = 0
    for (i in seq_along(A)) {
        Sum = Sum + A[[i]]
    }
    Sum
})

합계 사용 : 측정 할 수 없을 정도로 작음 :

sum(A)

점근 적으로 루프가 다음과 같이 훌륭하기 때문에 약간 당황 스럽습니다. sum . 느려 야 할 실질적인 이유가 없습니다. 반복 할 때마다 더 많은 추가 작업을 수행하는 것입니다.

따라서 다음을 고려하십시오.

# 0.370 seconds
system.time({
    I = 0
    while (I < 100000) {
        10
        I = I + 1
    }
})

# 0.743 seconds -- double the time just adding parentheses
system.time({
    I = 0
    while (I < 100000) {
        ((((((((((10))))))))))
        I = I + 1
    }
})

(그 예는 Radford Neal에 의해 발견되었습니다 )

때문에 (R은 운영자이며, 실제로 당신이 그것을 사용할 때마다 조회의 이름을 필요로 :

> `(` = function(x) 2
> (3)
[1] 2

또는 일반적으로 해석 된 작업 (모든 언어)에는 더 많은 단계가 있습니다. 물론 이러한 단계는 이점도 제공합니다 . C 에서는 이러한 (트릭을 수행 할 수 없습니다 .