R 等效于包括内存和运行时的微基准测试

Question

背景：
这是 R 的 "microbenchmark" 包： https://cran.r-project.org/web/packages/microbenchmark/index.html

reference manual 中的第一行说它是为 "Accurate Timing Functions" 构建的。

其中一个问题是内在的 computer-time vs. computer-memory trade-off。一些解决方案占用大量内存，但 CPU 速度很快。有些是 CPU 密集型，但内存占用非常小。

问题：
我如何同时以良好的分辨率 benchmark/microbenchmark 不仅是执行时间，而且是 R 中执行期间的内存使用？

Answer 1

迟到总比不到好：您可以使用 bench::mark() 来衡量代码（以及更多变量）的时间和内存使用情况。

即（摘自 ?mark 的帮助页面）

library(bench)

dat <- data.frame(x = runif(100, 1, 1000), y=runif(10, 1, 1000))
mark(
  dat[dat$x > 500, ],
  dat[which(dat$x > 500), ],
  subset(dat, x > 500)
)
#> # A tibble: 3 x 6
#>   expression                     min   median `itr/sec` mem_alloc `gc/sec`
#>   <bch:expr>                <bch:tm> <bch:tm>     <dbl> <bch:byt>    <dbl>
#> 1 dat[dat$x > 500, ]          21.7µs   23.6µs    40663.    4.15KB     89.7
#> 2 dat[which(dat$x > 500), ]   22.2µs   24.1µs    40228.    2.77KB     92.7
#> 3 subset(dat, x > 500)          36µs   39.2µs    23867.   20.12KB     86.2

^{由 reprex package (v0.3.0)}

于 2020 年 3 月 2 日创建

R 等效于包括内存和运行时的微基准测试

R equivalent of microbenchmark that includes memory as well as runtime

r

algorithm

memory

microbenchmark