Podsumowanie Monopoly

Wydajny kod w R

Colin Gillespie

Jumping Rivers & Newcastle University

Ramki danych vs. macierze

# Original
rolls <- data.frame(d1 = sample(1:6, 3, replace = TRUE),
                    d2 = sample(1:6, 3, replace = TRUE))
# Updated
rolls <- matrix(sample(1:6, 6, replace = TRUE), ncol = 2)
  • Czas symulacji Monopoly: z 2 do 0,5 sekundy
  • Tworzenie ramki danych jest wolniejsze niż macierzy
  • W symulacji Monopoly utworzono 10 000 ramek danych
Wydajny kod w R

apply vs. rowSums

# Original
total <- apply(df, 1, sum)
# Updated
total <- rowSums(df)
  • Z 0,5 do 0,16 sekundy – 3-krotne przyspieszenie
Wydajny kod w R

& vs. &&

# Original
is_double[1] & is_double[2] & is_double[3]
# Updated
is_double[1] && is_double[2] && is_double[3]
  • Niewielkie przyspieszenie
  • Z 0,16 do 0,15 sekundy
Wydajny kod w R

Przegląd

Metoda Czas (sek.) Przyspieszenie
Oryginalna 2,00 1,0
Macierz 0,50 4,0
Macierz + rowSums 0,20 10,0
Macierz + rowSums + && 0,19 10,5
Wydajny kod w R

Czas na ćwiczenia!

Wydajny kod w R

Preparing Video For Download...