在lapply上运行一项长期任务会增加已用内存吗？

Question

我打算在数据帧列表上执行排列测试，但我担心在某些时候会耗尽内存。假设我有以下玩具示例：

f <- function(x) {
  some_intermediate_value <- mean(x)
  to_be_returned_value <- some_intermediate_value^2
  return(to_be_returned_value)
}

out <- lapply(list_of_objects, f)

假设list_of_objects很长。 R会运行更长时间，R会使用越来越多的内存吗？换句话说，函数f不断创建变量（some_intermediate_value和to_be_returned_value）这一事实会使内存在某些时候耗尽，或者R的内存管理是否会照顾到此？

Answer 1

查看@ hadley的pryr包，我相信它显示内存使用量将保持不变，

# install.packages('pryr')
library(pryr)

f <- function(x) {
  some_intermediate_value <- mean(x)
  to_be_returned_value <- some_intermediate_value^2
  print(pryr::mem_used())
  return(to_be_returned_value)
}

out <- lapply(
  # large list ~ 669MB
  list(x1 = rnorm(1e7),
       x2 = rnorm(1e7),
       x3 = rnorm(1e7),
       x4 = rnorm(1e7)),
  FUN = f)

669 MB
669 MB
669 MB
669 MB

http://adv-r.had.co.nz/memory.html