Question

为什么无论在R中声明函数的位置（两者都具有几乎相同的性能）：

library(microbenchmark)

f1 <- function() {
    lapply(1:100000, function(x) {
        fun <- function() 1:10000
        fun()
    })
}

f2 <- function() {
    fun <- function() 1:10000
    lapply(1:100000, function(x) {
        fun()
    })
}

microbenchmark(f1(), f2(), times = 10)

# Unit: milliseconds
# expr      min       lq     mean   median       uq       max neval
# f1() 456.6720 459.2856 563.0407 507.1933 629.0231  922.8278    10
# f2() 438.5753 445.2491 616.4615 548.6700 615.3313 1048.7325    10

为什么在R中声明变量的问题（全局声明的工作速度要快得多）：

library(microbenchmark)

f1 <- function() {
    lapply(1:100000, function(x) {
        var <- 1:10000
        var
    })
}

f2 <- function() {
    var <- 1:10000
    lapply(1:100000, function(x) {
        var
    })
}

microbenchmark(f1(), f2(), times = 10)

# Unit: milliseconds
# expr       min        lq      mean    median        uq      max neval
# f1() 516.07492 567.71822 611.44760 630.57550 642.47586 701.3975    10
# f2()  49.30975  50.12807  72.44492  52.53448  58.85256 159.2140    10

为什么我会得到这些结果？因此，如果函数应该被多次调用，那么最佳实践是避免函数内部的变量声明？

Answer 1

定义一个函数的性能成本可以忽略不计。仅在调用函数时才计算函数体。

microbenchmark(fun <- function() 1:10000, 
               fun <- function() 1:100000, times = 1000)

#Unit: nanoseconds
#                      expr min  lq    mean median  uq   max neval cld
# fun <- function() 1:10000 198 506 568.462  511.5 548 54620  1000   a
# fun <- function() 1:1e+05 199 504 570.826  511.0 551 18620  1000   a

如果你重复这个定义1e5次，你需要大约50毫秒，这是你的基准显示的差异。

创建和填充大变量的性能成本要高得多：

microbenchmark(var <- 1:10000, times = 100)
#Unit: microseconds
#           expr   min     lq    mean median    uq    max neval
# var <- 1:10000 4.183 4.3305 4.92081 4.4135 4.538 15.283   100

这样做1e5次约为0.5秒，这大约是你所测量的差异。

关于你的上一个问题：是的，至少如果变量很大。

性能：具有多个调用的全局和本地声明

1 个答案: