回答編集履歴
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速度について
answer
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@@ -8,4 +8,66 @@
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9
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ただ、中身が複雑になってくると、みにくくはなります。
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よほどスピードが求められるのでない限り、素直にforループを使ったほうがいいと思います。
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よほどスピードが求められるのでない限り、素直にforループを使ったほうがいいと思います。
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#速度について
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「よほどスピードが求められるのでない限り」とか何となく書いてしまいましたが、実際のところ実行時間に差が出るものか試してみました。
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質問文にある程度の組み合わせ量ではどのみち差が出ないので、ループ回数をふやしての実験です。
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+
Rprof(tmp<-tempfile(), interval=0.01)
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#ii <- 1:3000
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#jj <- seq(11,15,2)
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#kk <- seq(101,110,3)
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+
ii <- 1:100
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+
jj <- 1:100
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kk <- 1:100
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func1 <- function(){
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for (i in ii) {
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for (j in jj) {
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+
for (k in kk) {
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# print(paste(paste(i,j),k))
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+
}
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+
}
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+
}
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+
}
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func2 <- function(){
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+
sapply(ii, function(i){
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sapply(jj, function(j){
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+
sapply(kk, function(k){
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# print(paste(i,j,k))
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+
})
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+
})
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+
})
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+
return(invisible())
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+
}
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+
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+
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+
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+
func3 <- function(){
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+
apply(expand.grid(ii, jj, kk), 1, function(x){
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+
# print(paste(x[1],x[2],x[3]))
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+
})
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+
return(invisible())
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+
}
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+
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+
func1()
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func2()
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func3()
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Rprof(NULL)
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profres <- summaryRprof(tmp)
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print(profres$by.total[grep("func[1-3]", rownames(profres$by.total)),])
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結果は次の通り。
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> source("test.r")
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total.time total.pct self.time self.pct
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"func3" 3.59 62.87 0.00 0.00
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"func2" 2.06 36.08 0.00 0.00
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"func1" 0.06 1.05 0.06 1.05
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+
なんとforループがダントツでした。expand.gridではいったんすべての組み合わせをリストアップしたリストを作るため、そのオーバーヘッドが生じていると想像されます。
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