From ae8882c3985f46dfa9f73e754c30082b0150764d Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: seonghobae <8172694+seonghobae@users.noreply.github.com> Date: Mon, 7 Sep 2026 19:37:49 +0000 Subject: [PATCH 1/2] =?UTF-8?q?=E2=9A=A1=20Bolt:=20stats::na.omit=20?= =?UTF-8?q?=EB=8C=80=EC=8B=A0=20=EB=85=BC=EB=A6=AC=ED=98=95=20=EC=9D=B8?= =?UTF-8?q?=EB=8D=B1=EC=8A=A4=20=ED=95=A9=EA=B3=84=EB=A5=BC=20=EC=82=AC?= =?UTF-8?q?=EC=9A=A9=ED=95=9C=20=EA=B3=A0=EC=9C=A0=EA=B0=92=20=EC=B9=B4?= =?UTF-8?q?=EC=9A=B4=ED=8C=85=20=EC=84=B1=EB=8A=A5=20=EC=B5=9C=EC=A0=81?= =?UTF-8?q?=ED=99=94?= 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..9d6c93a8 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. +## 2024-09-07 - R 고유값 카운팅 시 stats::na.omit 오버헤드 최적화 +**Learning:** R에서 고유값 개수를 샐 때 `length(stats::na.omit(unique(x)))`는 S3 메서드 디스패치 및 `na.action` 속성 관리 등으로 인하여 심각한 성능 오버헤드가 발생합니다. 특히 반복 루프 내에서 수행될 때 불필요한 메모리 복사가 누적되어 성능 저하가 큽니다. +**Action:** 고유값 카운팅이 필요할 때는 항상 오버헤드가 없는 논리형 연산 기반의 `sum(!is.na(unique(x)))`를 사용해야 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 ', From 8c655eba55743bd57800c3df6c0559e074b9c753 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Seongho Bae Date: Tue, 8 Sep 2026 05:04:48 +0900 Subject: [PATCH 2/2] perf: withdraw unmeasured unique-count rewrite --- .jules/bolt.md | 3 --- R/aFIPC.R | 4 ++-- 2 files changed, 2 insertions(+), 5 deletions(-) diff --git a/.jules/bolt.md b/.jules/bolt.md index 9d6c93a8..7d3c603f 100644 --- a/.jules/bolt.md +++ b/.jules/bolt.md @@ -16,6 +16,3 @@ ## 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. -## 2024-09-07 - R 고유값 카운팅 시 stats::na.omit 오버헤드 최적화 -**Learning:** R에서 고유값 개수를 샐 때 `length(stats::na.omit(unique(x)))`는 S3 메서드 디스패치 및 `na.action` 속성 관리 등으로 인하여 심각한 성능 오버헤드가 발생합니다. 특히 반복 루프 내에서 수행될 때 불필요한 메모리 복사가 누적되어 성능 저하가 큽니다. -**Action:** 고유값 카운팅이 필요할 때는 항상 오버헤드가 없는 논리형 연산 기반의 `sum(!is.na(unique(x)))`를 사용해야 합니다. diff --git a/R/aFIPC.R b/R/aFIPC.R index c8bdc58a..62546519 100644 --- a/R/aFIPC.R +++ b/R/aFIPC.R @@ -770,8 +770,8 @@ autoFIPC <- if ( !is.na(newFormItemName) && !is.na(oldFormItemName) && - (sum(!is.na(unique(newFormModel@Data$data[, newFormItemName]))) == - sum(!is.na(unique(oldFormModel@Data$data[, oldFormItemName])))) + (length(stats::na.omit(unique(newFormModel@Data$data[, newFormItemName]))) == + length(stats::na.omit(unique(oldFormModel@Data$data[, oldFormItemName])))) ) { message( 'applying ',