algorithm - R代码执行使用：系统时间（）

Question

我有一些从 Matlab 移植到 R 的代码。我想比较它们的性能。

但是，我遇到了一个问题：system.time()在 R 中使用，但是对于相同的代码，我得到了不同的结果。这应该发生吗？我如何比较它？

Answer 1

如果你也为自己安排 100 米冲刺，你会得到不同的结果！计算机发生了很多事情，这些事情会稍微改变运行代码所需的时间。

解决方案是多次运行代码。R 包benchmark是您正在寻找的。

Answer 2

正如@Justin 所说，时代总是不同的。尤其是第一次几次，因为垃圾收集系统还没有根据您的特定用途进行调整。在测量之前重新启动 R 可能是个好主意（并关闭其他程序，确保系统此时没有扫描病毒等）......

请注意，如果测量的时间很短（几分之一秒），则相对误差会相当大，因此请尝试调整问题，使其至少花费一秒。

该软件包benchmark或rbenchmark可以提供帮助。

...但我通常只是围绕问题做一个 for 循环并调整它，直到它需要一秒钟左右 - 然后我也运行它几次。

这是一个例子：

f <- function(x, y) {
    sum <- 1
    for (i in seq_along(x)) sum <- x[[i]] + y[[i]] * sum
    sum
}

n <- 10000
x <- 1:n + 0.5
y <- -1:-n + 0.5
system.time(f(x,y)) # 0.02-0.03 secs 

system.time(for(i in 1:100) f(x,y)) # 1.56-1.59 secs

...因此将其调用 100 次可以大大减少相对误差。