Question

考虑这个简单的基准

list1 <- as.list(rep(1, 50))
list2 <- as.list(rep(1, 50))

microbenchmark::microbenchmark(
+   map2(list1, list2, sum))
Unit: microseconds
                    expr    min       lq     mean   median      uq     max neval
 map2(list1, list2, sum) 375.31 384.2045 481.8708 407.8115 420.641 7923.58   100

microbenchmark::microbenchmark(
+   mapply(sum, X=list1, Y=list2,  SIMPLIFY = FALSE))
Unit: microseconds
                                                expr    min     lq     mean  median      uq    max neval
 mapply(sum, X = list1, Y = list2, SIMPLIFY = FALSE) 46.187 50.634 57.45634 53.3715 59.8715 127.27   100

purrr:map2为什么mapply几乎比map2慢<8> }？我的意思是，我只是简单地在两个列表中并排数字。

问题是我在当前代码中使用for(int i=0;i<8;i++){ for(int j=0;j<8;j++){ //grid08(8X8) Pane p=new Pane(); ImageView im=new ImageView(); Label l=new Label(""); im.fitWidthProperty().bind(p.widthProperty()); im.fitHeightProperty().bind(p.heightProperty()); l.prefWidthProperty().bind(p.widthProperty()); l.prefHeightProperty().bind(p.heightProperty()); p.getChildren().addAll(im,l); l.setVisible(false); l.setStyle("-fx-text-fill: #fff; -fx-font-size: 12px"); l.setAlignment(Pos.CENTER); p.setStyle("-fx-background-color: black;"); grid.add(p,j,i);//grid->instance of gridPane p.setOnDragOver(new EventHandler<DragEvent>() { @Override public void handle(DragEvent event) { if(!l.isVisible()){ event.acceptTransferModes(TransferMode.ANY); } } }); p.setOnDragDropped(new EventHandler<DragEvent>() { @Override public void handle(DragEvent event) { play(im,event.getDragboard().getString()); } }); } } play(ImageView im,String Url){ new Thread(new Runnable(){ frameGrabber = new FFmpegFrameGrabber(Url); frameGrabber.setVideoOption("preset","ultrafast"); frameGrabber.setOption("rtsp_transport","tcp"); frameGrabber.setOption("stimeout" , "60000"); frameGrabber.setAudioChannels(0); frameGrabber.setAudioCodec(0); try { frameGrabber.start(); start=true; } catch (Exception e) { } JavaFXFrameConverter jconverter=new JavaFXFrameConverter(); while(true){ Frame frame = frameGrabber.grabImage(); Image image=jconverter.convert(frame); Platform.runlater(new Runnable(){ im.setImage(image); }); } }).start(); }，所以我想了解这里的开销是什么（以及如何修复它）

谢谢！

Answer 1

正如评论中提到的@ eipi10，当使用大量数据时，有一些函数调用开销变得不那么重要了：

list1 <- as.list(rep(1, 50000))
list2 <- as.list(rep(1, 50000))
microbenchmark(map2(list1, list2, sum), mapply(sum, X=list1, Y=list2,  SIMPLIFY = FALSE))
Unit: milliseconds
                                                expr      min       lq     mean   median       uq      max neval cld
                             map2(list1, list2, sum) 73.84420 78.21917 82.53853 79.48526 81.28048 218.9266   100   b
 mapply(sum, X = list1, Y = list2, SIMPLIFY = FALSE) 51.92849 54.66514 61.34755 56.99206 58.67459 204.2119   100  a

mapply使用.Internal而purr::map2使用.Call来访问执行处理的基础C函数。它们的工作方式存在一些差异，特别是在参数评估方面，以及R搜索底层代码的方式。

.Internal上的R帮助给出了一个神秘的信息：

.Internal执行对内置代码的调用   R翻译。

只有真正的R向导才应该考虑使用此功能   R开发人员可以添加到内部函数列表中。

然而，R Internals手册解释了：

在构建时编译成R的C代码可以直接调用什么被称为基元或通过.Internal接口，这是非常的类似于.External接口，语法除外。更确切地说，R 维护一个R函数名和相应的C函数表按照惯例，调用都以'do_'开头并返回SEXP。这个 table（文件src / main / names.c中的R_FunTab）也指定了多少无论是否需要函数的参数都是必需的或允许的在调用之前要对参数进行求值，以及是否对函数进行求值是'内部'，因为它必须通过.Internal访问接口，或直接可访问，在这种情况下，它在R中打印为 .Primitive。

和

少数基元是特殊的而不是内置的他们是以未经评估的论点进入的。这很清楚语言结构和赋值运算符所必需的以及＆amp;＆amp;和||有条件地评估他们的第二个参数，和〜，。内部，调用，表达，缺失，on.exit，引用并且替代哪些不评估他们的一些论点。

.Call笔记的帮助文件：

如果要经常使用其中一个功能，请指定PACKAGE （将搜索限制在单个DLL中）或将.NAME作为其中一个传递原生符号对象。搜索符号可能需要很长时间，特别是当加载了很多名称空间时。

这意味着在使用.Call时，在搜索DLL时需要花费一些时间来查找函数。值得注意的是purr::map2在使用.Call时未指定包名称，这样做可能会减少所需的开销。

与基础mapply相比，为什么purrr :: map2这么慢？

1 个答案: