From 9793052ba12c3ce57f7c4f87c0f66e9d117aad08 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: seonghobae <8172694+seonghobae@users.noreply.github.com> Date: Sun, 30 Aug 2026 16:20:54 +0000 Subject: [PATCH] =?UTF-8?q?=E2=9A=A1=20Bolt:=20O(N)=20=EC=84=9C=EB=B8=8C?= =?UTF-8?q?=EC=85=8B=ED=8C=85=20=EC=98=A4=EB=B2=84=ED=97=A4=EB=93=9C=20?= =?UTF-8?q?=EC=B5=9C=EC=A0=81=ED=99=94?= MIME-Version: 1.0 Content-Type: text/plain; charset=UTF-8 Content-Transfer-Encoding: 8bit R에서 열 이름을 추출할 때 불필요한 데이터 복사를 방지하도록 데이터 프레임 서브셋팅을 제거하고 O(1)으로 직접 `colnames`를 참조하도록 최적화했습니다. --- .jules/bolt.md | 3 +++ R/aFIPC.R | 8 ++++---- 2 files changed, 7 insertions(+), 4 deletions(-) diff --git a/.jules/bolt.md b/.jules/bolt.md index 7d3c603f..1025d472 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. +## 2024-09-02 - R 언어에서 불필요한 데이터 프레임 서브셋팅 오버헤드 최적화 +**Learning:** R에서 열 이름을 추출하기 위해 `colnames(df[cols])`처럼 데이터 프레임을 서브셋팅하면 O(N)의 데이터 복사 오버헤드가 발생합니다. 특히 반복적으로 수행되거나 큰 데이터셋에서 심각한 병목이 될 수 있습니다. +**Action:** 이미 가지고 있는 열 이름 벡터(예: `colnames(mirtModel@Data$data)`)를 직접 사용하여 O(1) 수준으로 불필요한 메모리 할당 및 복사를 방지해야 합니다. `colnames(newformXDataK[colnames(newFormModel@Data$data)])`는 단순히 `colnames(newFormModel@Data$data)`로 대체할 수 있습니다. diff --git a/R/aFIPC.R b/R/aFIPC.R index 62546519..01922714 100644 --- a/R/aFIPC.R +++ b/R/aFIPC.R @@ -620,8 +620,8 @@ autoFIPC <- IPDItemCount <- 0 # IPD target item checking - newFormColNames <- colnames(newformXDataK[colnames(newFormModel@Data$data)]) - oldFormColNames <- colnames(oldformYDataK[colnames(oldFormModel@Data$data)]) + newFormColNames <- colnames(newFormModel@Data$data) + oldFormColNames <- colnames(oldFormModel@Data$data) # ⚡ Bolt: Vectorized match() to avoid dynamic array growth overhead inside a for loop idxNew <- match(newformCommonItemNames, newFormColNames) @@ -749,8 +749,8 @@ autoFIPC <- } } - newFormColNames <- colnames(newformXDataK[colnames(newFormModel@Data$data)]) - oldFormColNames <- colnames(oldformYDataK[colnames(oldFormModel@Data$data)]) + newFormColNames <- colnames(newFormModel@Data$data) + oldFormColNames <- colnames(oldFormModel@Data$data) # ⚡ Bolt: Cache parameter indices to avoid O(N) linear search inside loop newScaleParmsItemIdxCache <- split(seq_len(nrow(NewScaleParms)), NewScaleParms$item)