Question

也许这个问题应该出现在一些编程论坛中，但我想我会在统计界提出这个问题。以下代码说明了在R的setRefClass中执行全局赋值时的问题：

class <- setRefClass("class", 
  fields = list(
    params = "numeric"
  ),
  methods = list(
    initialize = function() {
      params <<- 5
    }, 
    do.stuff = function() {      
      for (i in 1:1e5)
        params <<- 2
    }
))

# FAST:
params <- 5
time <- Sys.time(); for (i in 1:1e5) params <- 2; time <- Sys.time() - time
print(time)

# SLOW:
newclass <- class$new()
time <- Sys.time(); newclass$do.stuff(); time <- Sys.time() - time
print(time)

pqR显示运行时略有改善，但没什么大不了的。

我想知道为什么会发生这种情况......在我看来，分配一个变量应该很快。也许这与定位对象“槽”（可变位置）有关，类似于S3 / S4类。我敢打赌，我只能用R来观察这种行为，而不是C ++。

Answer 1

根据定义，将对每个“params”赋值进行错误检查，以确保只存储“数字”数据。如果定义从fields = list（params =“numeric”）更改为fields =“params”，则会更快。

R在setRefClass中缓慢分配

1 个答案: