多重ループを一重ループに変えるための範囲リスト作成へのコメント
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SIZE(20){COLOR(red){多重ループを一重ループに変えるための範囲リスト作成へのコメント}}
よく理解できてはいないのですが，効果ははなはだ疑問です。
記述が簡単になるというのも，私には，逆に思えます。
アルゴリズムを，単純に記述するのがわかりやすくかつ速いのだと思えるのですが？
> n <- 200
> m <-100
>
> a <- function(n, m)
+ {
+ Range <- mult.range(1:n, 1:m)
+ for (x in Range) x[1] + x[2]
+ }
> system.time(a(n,m))
[1] 11.41406 0.03125 12.10156 0.00000 0.00000
>
> b <- function(n,m)
+ {
+ for (i in 1:n) for (j in 1:m) i+j
+ }
> system.time(b(n,m))
[1] 0.0703125 0.0000000 0.0859375 0.0000000 0.0000000
===== 追加
今，もう少し読んでいて，この添字の変化規則は R(または FORTRAN） ではなくて C（とか JavaScript） ではないかと思いました。
R では，最初の添字が一番速く変化する。C では最後の添字が一番速く変化する。
それをわきまえていれば間違いがないのですが，この添字規則に従う配列（？）をＲで共用するときには問題が起こります。
----
この関数を考えざるを得なくなった理由は、あるプログラムで６重ループを(しかもあちこちで)使わざるを得なくなったからです。例えば（実際はもっと複雑です）
for (i1 in 1;10) {
for (i2 in 1;10) {
for (i3 in 1;10) {
for (i4 in 1;10) {
for (i5 in 1;10) {
for (i6 in 1;10) {
関数本体
}}}}}}
こうしたコードがあちこちにでてくると、エディタで全体を見回すことが難しくなり、編集がしにくなります。特に多数の括弧が煩わし(ループが増えると括弧を使わざるを得なくなる)くなります。これが真の問題でした。スピードの点では、コメントに述べたように、少数の繰り返しでは効果は見えにくいです。また速度が逆に遅くなる例を作ることもできるでしょう。アルゴリズムを素直にコード化するのが最善 and/or 最速かどうかは大いに疑問です。実際、私の経験では、まずアルゴリズムに素直なコードを書いて、使いものにならなくて、あちこち工夫せざるを得なくなることの方多いです。勿論、これはプログラムの内容次第でしょう。なお、多重範囲は配列ではなく、ベクトルのリストです。添字変化順序についてのご指摘はその通りです。(私自身はそうした規則にセンシティブなプログラムは書かない、というより書けない)
> foo <- function () {
for (i in 1:10)
for (j in 1:10)
for (k in 1:10)
x <- 1 # ループの効果だけを見るための無意味な表現式
}
> foo1 <- function () {
for (i in Range)
x <- 1
}
> system.time(Range <- mult.range(mult.range(1:10,1:10),1:10)) # 範囲リストは予め作っておいて再利用！
[1] 0.02 0.01 0.04 0.00 0.00
> system.time(for (i in 1:1000) foo())
[1] 0.93 0.04 1.07 0.00 0.00
> system.time(for (i in 1:1000) foo1())
[1] 0.48 0.00 0.50 0.00 0.00
終了行:
SIZE(20){COLOR(red){多重ループを一重ループに変えるための範囲リスト作成へのコメント}}
よく理解できてはいないのですが，効果ははなはだ疑問です。
記述が簡単になるというのも，私には，逆に思えます。
アルゴリズムを，単純に記述するのがわかりやすくかつ速いのだと思えるのですが？
> n <- 200
> m <-100
>
> a <- function(n, m)
+ {
+ Range <- mult.range(1:n, 1:m)
+ for (x in Range) x[1] + x[2]
+ }
> system.time(a(n,m))
[1] 11.41406 0.03125 12.10156 0.00000 0.00000
>
> b <- function(n,m)
+ {
+ for (i in 1:n) for (j in 1:m) i+j
+ }
> system.time(b(n,m))
[1] 0.0703125 0.0000000 0.0859375 0.0000000 0.0000000
===== 追加
今，もう少し読んでいて，この添字の変化規則は R(または FORTRAN） ではなくて C（とか JavaScript） ではないかと思いました。
R では，最初の添字が一番速く変化する。C では最後の添字が一番速く変化する。
それをわきまえていれば間違いがないのですが，この添字規則に従う配列（？）をＲで共用するときには問題が起こります。
----
この関数を考えざるを得なくなった理由は、あるプログラムで６重ループを(しかもあちこちで)使わざるを得なくなったからです。例えば（実際はもっと複雑です）
for (i1 in 1;10) {
for (i2 in 1;10) {
for (i3 in 1;10) {
for (i4 in 1;10) {
for (i5 in 1;10) {
for (i6 in 1;10) {
関数本体
}}}}}}
こうしたコードがあちこちにでてくると、エディタで全体を見回すことが難しくなり、編集がしにくなります。特に多数の括弧が煩わし(ループが増えると括弧を使わざるを得なくなる)くなります。これが真の問題でした。スピードの点では、コメントに述べたように、少数の繰り返しでは効果は見えにくいです。また速度が逆に遅くなる例を作ることもできるでしょう。アルゴリズムを素直にコード化するのが最善 and/or 最速かどうかは大いに疑問です。実際、私の経験では、まずアルゴリズムに素直なコードを書いて、使いものにならなくて、あちこち工夫せざるを得なくなることの方多いです。勿論、これはプログラムの内容次第でしょう。なお、多重範囲は配列ではなく、ベクトルのリストです。添字変化順序についてのご指摘はその通りです。(私自身はそうした規則にセンシティブなプログラムは書かない、というより書けない)
> foo <- function () {
for (i in 1:10)
for (j in 1:10)
for (k in 1:10)
x <- 1 # ループの効果だけを見るための無意味な表現式
}
> foo1 <- function () {
for (i in Range)
x <- 1
}
> system.time(Range <- mult.range(mult.range(1:10,1:10),1:10)) # 範囲リストは予め作っておいて再利用！
[1] 0.02 0.01 0.04 0.00 0.00
> system.time(for (i in 1:1000) foo())
[1] 0.93 0.04 1.07 0.00 0.00
> system.time(for (i in 1:1000) foo1())
[1] 0.48 0.00 0.50 0.00 0.00
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