From a1fa4f4cc2b419dc4c822a4ea6def2d066e45476 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: seonghobae <8172694+seonghobae@users.noreply.github.com> Date: Fri, 4 Sep 2026 19:01:12 +0000 Subject: [PATCH] =?UTF-8?q?=E2=9A=A1=20Bolt:=20R=20=EC=96=B8=EC=96=B4?= =?UTF-8?q?=EC=97=90=EC=84=9C=20=EA=B3=A0=EC=9C=A0=EA=B0=92=20=EA=B0=9C?= =?UTF-8?q?=EC=88=98=20=EC=B9=B4=EC=9A=B4=ED=8C=85=20=EC=84=B1=EB=8A=A5=20?= =?UTF-8?q?=ED=96=A5=EC=83=81=EC=9D=84=20=EC=9C=84=ED=95=B4=20sum(!is.na(u?= =?UTF-8?q?nique(x)))=20=EC=A0=81=EC=9A=A9?= MIME-Version: 1.0 Content-Type: text/plain; charset=UTF-8 Content-Transfer-Encoding: 8bit --- .jules/bolt.md | 3 +++ R/aFIPC.R | 4 ++-- 2 files changed, 5 insertions(+), 2 deletions(-) diff --git a/.jules/bolt.md b/.jules/bolt.md index 7d3c603f..00b69ccb 100644 --- a/.jules/bolt.md +++ b/.jules/bolt.md @@ -16,3 +16,6 @@ ## 2025-02-12 - R 언어에서 반복적인 mirt 모델 생성 시 불필요한 데이터프레임 부분집합 추출 최적화 **Learning:** R에서 데이터프레임의 특정 열을 추출하는 작업(`df[cols]`)은 O(N)의 메모리 복사를 수반합니다. `autoFIPC`에서 `mirt` 모델의 파라미터를 설정하거나 호출하는 과정 중에 `newformXDataK[colnames(newFormModel@Data$data)]` 코드가 반복해서 사용되었고, 심지어 `ncol()`을 위해 단순히 개수를 구할 때도 사용되어 불필요한 메모리 할당과 오버헤드를 초래했습니다. **Action:** 조건문이나 반복문 내부에서 불필요하게 데이터프레임 부분집합 연산이 반복되지 않도록 외부에서 한 번만 `linkedFormData <- newformXDataK[colnames(newFormModel@Data$data)]`로 캐싱(caching)한 뒤, `ncol(linkedFormData)`와 `data = linkedFormData` 형태로 재사용하여 메모리 복사와 O(N) 오버헤드를 방지해야 합니다. +## 2024-05-18 - R 언어에서 고유값 개수 계산 시 O(N) 병목 최적화 +**Learning:** R에서 결측치가 아닌 고유값의 개수를 계산할 때 `length(stats::na.omit(unique(x)))` 또는 `length(stats::na.omit(unique(x)))`를 사용하면 `stats::na.omit`의 메서드 디스패치 및 `na.action` 속성 할당 오버헤드로 인해 심각한 성능 저하가 발생합니다. +**Action:** 논리 인덱스 합산 방식인 `sum(!is.na(unique(x)))`로 대체하여 함수 호출 비용을 줄이고 실행 속도를 크게 향상시켜야 합니다. diff --git a/R/aFIPC.R b/R/aFIPC.R index 62546519..c8bdc58a 100644 --- a/R/aFIPC.R +++ b/R/aFIPC.R @@ -770,8 +770,8 @@ autoFIPC <- if ( !is.na(newFormItemName) && !is.na(oldFormItemName) && - (length(stats::na.omit(unique(newFormModel@Data$data[, newFormItemName]))) == - length(stats::na.omit(unique(oldFormModel@Data$data[, oldFormItemName])))) + (sum(!is.na(unique(newFormModel@Data$data[, newFormItemName]))) == + sum(!is.na(unique(oldFormModel@Data$data[, oldFormItemName])))) ) { message( 'applying ',