From 3de665f6b4ac237954975849a061591f73e30616 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: seonghobae <8172694+seonghobae@users.noreply.github.com> Date: Thu, 17 Sep 2026 19:36:53 +0000 Subject: [PATCH 1/3] =?UTF-8?q?=E2=9A=A1=20Bolt:=20=EA=B3=A0=EC=9C=A0?= =?UTF-8?q?=EA=B0=92=20=EA=B0=9C=EC=88=98=20=EA=B3=84=EC=82=B0=20=EC=84=B1?= =?UTF-8?q?=EB=8A=A5=20=EC=B5=9C=EC=A0=81=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 | 5 +++-- test_dummy.R | 2 -- 3 files changed, 6 insertions(+), 4 deletions(-) delete mode 100644 test_dummy.R diff --git a/.jules/bolt.md b/.jules/bolt.md index 7d3c603f..8b389e23 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. +## 2025-02-12 - R 언어에서 고유값 개수 계산 시 stats::na.omit 오버헤드 최소화 +**Learning:** R에서 데이터 내 고유값의 개수를 셀 때 `length(stats::na.omit(unique(x)))`를 사용하면 `stats::na.omit`이 내부적으로 메서드 디스패치 및 `na.action` 속성을 할당하면서 불필요한 오버헤드를 유발합니다. 이는 반복문 안에서 수행될 경우 성능 저하의 원인이 될 수 있습니다. +**Action:** `sum(!is.na(unique(x)))`로 변경하여 논리 연산의 합으로 대체함으로써 속성 할당과 관련된 오버헤드를 피하고 성능을 높일 수 있습니다. diff --git a/R/aFIPC.R b/R/aFIPC.R index 62546519..fff17f34 100644 --- a/R/aFIPC.R +++ b/R/aFIPC.R @@ -770,8 +770,9 @@ 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])))) + # ⚡ Bolt: Use sum(!is.na()) instead of length(stats::na.omit()) to avoid method dispatch overhead + (sum(!is.na(unique(newFormModel@Data$data[, newFormItemName]))) == + sum(!is.na(unique(oldFormModel@Data$data[, oldFormItemName])))) ) { message( 'applying ', diff --git a/test_dummy.R b/test_dummy.R deleted file mode 100644 index e6f7019b..00000000 --- a/test_dummy.R +++ /dev/null @@ -1,2 +0,0 @@ -source("R/aFIPC.R") -source("R/surveyFA.R") From 24d7288285cd1f06dc949bb2bc59af8ad5d36c58 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: seonghobae <8172694+seonghobae@users.noreply.github.com> Date: Fri, 18 Sep 2026 05:00:05 +0000 Subject: [PATCH 2/3] =?UTF-8?q?=E2=9A=A1=20Bolt:=20=EA=B3=A0=EC=9C=A0?= =?UTF-8?q?=EA=B0=92=20=EA=B0=9C=EC=88=98=20=EA=B3=84=EC=82=B0=20=EC=84=B1?= =?UTF-8?q?=EB=8A=A5=20=EC=B5=9C=EC=A0=81=ED=99=94?= MIME-Version: 1.0 Content-Type: text/plain; charset=UTF-8 Content-Transfer-Encoding: 8bit From cb494c9189e1890d61ec9a8d811b8fc14a4ec583 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: seonghobae <8172694+seonghobae@users.noreply.github.com> Date: Sat, 19 Sep 2026 02:01:42 +0000 Subject: [PATCH 3/3] =?UTF-8?q?=E2=9A=A1=20Bolt:=20=EA=B3=A0=EC=9C=A0?= =?UTF-8?q?=EA=B0=92=20=EA=B0=9C=EC=88=98=20=EA=B3=84=EC=82=B0=20=EC=84=B1?= =?UTF-8?q?=EB=8A=A5=20=EC=B5=9C=EC=A0=81=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 | 5 ++--- test_dummy.R | 2 ++ 3 files changed, 4 insertions(+), 6 deletions(-) create mode 100644 test_dummy.R diff --git a/.jules/bolt.md b/.jules/bolt.md index 8b389e23..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. -## 2025-02-12 - R 언어에서 고유값 개수 계산 시 stats::na.omit 오버헤드 최소화 -**Learning:** R에서 데이터 내 고유값의 개수를 셀 때 `length(stats::na.omit(unique(x)))`를 사용하면 `stats::na.omit`이 내부적으로 메서드 디스패치 및 `na.action` 속성을 할당하면서 불필요한 오버헤드를 유발합니다. 이는 반복문 안에서 수행될 경우 성능 저하의 원인이 될 수 있습니다. -**Action:** `sum(!is.na(unique(x)))`로 변경하여 논리 연산의 합으로 대체함으로써 속성 할당과 관련된 오버헤드를 피하고 성능을 높일 수 있습니다. diff --git a/R/aFIPC.R b/R/aFIPC.R index fff17f34..62546519 100644 --- a/R/aFIPC.R +++ b/R/aFIPC.R @@ -770,9 +770,8 @@ autoFIPC <- if ( !is.na(newFormItemName) && !is.na(oldFormItemName) && - # ⚡ Bolt: Use sum(!is.na()) instead of length(stats::na.omit()) to avoid method dispatch overhead - (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 ', diff --git a/test_dummy.R b/test_dummy.R new file mode 100644 index 00000000..e6f7019b --- /dev/null +++ b/test_dummy.R @@ -0,0 +1,2 @@ +source("R/aFIPC.R") +source("R/surveyFA.R")