如何在R中有效地重新排列字符串中的字母？
我有以下函数来重新排列字符向量中的字母如何在R中有效地重新排列字符串中的字母？,r,performance,function,R,Performance,Function,我有以下函数来重新排列字符向量中的字母 重新排序字母[1]“ERRTTY”“ABC”“DEF” 由（v0.3.0）于2020年4月29日创建 基本上我想返回相同的字符，但带有大写字母和排序顺序 目前，运行150万长度的矢量大约需要1分钟 编辑：我还尝试使用future进行并行化。应用package，它比base R解决方案快3倍（也很容易修改当前代码） reorder\u letter可能utf8ToInt和intToUtf8比strsplit和paste更快 x <- c("trErt
重新排序字母[1]“ERRTTY”“ABC”“DEF”
future进行并行化。应用package，它比base R解决方案快3倍（也很容易修改当前代码）
reorder\u letter可能utf8ToInt
和intToUtf8
比strsplit
和paste
更快
x <- c("trErty","Bca","def")
unlist(lapply(x, function(y) {intToUtf8(sort(utf8ToInt(toupper(y))))}))
#[1] "ERRTTY" "ABC" "DEF"
要了解什么会占用大量计算时间，您可以使用Rprof
，例如：
reorder_letter <- function(x) { #Function
sapply(strsplit(x,split = ""),function(x) paste(sort(toupper(x)),collapse = ""))}
x <- apply(expand.grid(letters, LETTERS, letters), 1, paste, collapse = "") #Data
Rprof()
y <- reorder_letter(x)
Rprof(NULL)
summaryRprof()
#$by.self
# self.time self.pct total.time total.pct
#"FUN" 0.12 20.69 0.54 93.10
#"sort.int" 0.10 17.24 0.22 37.93
#"paste" 0.08 13.79 0.42 72.41
#"sort" 0.06 10.34 0.34 58.62
#"sort.default" 0.06 10.34 0.28 48.28
#"match.arg" 0.04 6.90 0.10 17.24
#"eval" 0.04 6.90 0.04 6.90
#"sapply" 0.02 3.45 0.58 100.00
#"lapply" 0.02 3.45 0.56 96.55
#".doSortWrap" 0.02 3.45 0.02 3.45
#"formals" 0.02 3.45 0.02 3.45
#
#$by.total
# total.time total.pct self.time self.pct
#"sapply" 0.58 100.00 0.02 3.45
#"reorder_letter" 0.58 100.00 0.00 0.00
#"lapply" 0.56 96.55 0.02 3.45
#"FUN" 0.54 93.10 0.12 20.69
#"paste" 0.42 72.41 0.08 13.79
#"sort" 0.34 58.62 0.06 10.34
#"sort.default" 0.28 48.28 0.06 10.34
#"sort.int" 0.22 37.93 0.10 17.24
#"match.arg" 0.10 17.24 0.04 6.90
#"eval" 0.04 6.90 0.04 6.90
#".doSortWrap" 0.02 3.45 0.02 3.45
#"formals" 0.02 3.45 0.02 3.45
#
#$sample.interval
#[1] 0.02
#
#$sampling.time
#[1] 0.58
reorder\u字母我认为这是一个骗局，尽管我不确定是否有比你现有的更好的。这是否回答了你的问题？哇C++
是性能之王！我还想知道，你有没有找到一个写函数的瓶颈的想法？例如，r中的这个函数看起来像是toupper
很好。瓶颈可能是拆分
排序
粘贴
。有什么好办法来调查这个问题吗？就像调查之后一样，拆分需要30%的时间，排序需要40%的时间……然后我可能会尝试在C++
中编写瓶颈，或者用其他高性能软件包替换。为此，您可以使用分析器。我添加了一个带有Rprof
的简单示例。
reorder_letter <- function(x) { #Function
sapply(strsplit(x,split = ""),function(x) paste(sort(toupper(x)),collapse = ""))}
x <- apply(expand.grid(letters, LETTERS, letters), 1, paste, collapse = "") #Data
Rprof()
y <- reorder_letter(x)
Rprof(NULL)
summaryRprof()
#$by.self
# self.time self.pct total.time total.pct
#"FUN" 0.12 20.69 0.54 93.10
#"sort.int" 0.10 17.24 0.22 37.93
#"paste" 0.08 13.79 0.42 72.41
#"sort" 0.06 10.34 0.34 58.62
#"sort.default" 0.06 10.34 0.28 48.28
#"match.arg" 0.04 6.90 0.10 17.24
#"eval" 0.04 6.90 0.04 6.90
#"sapply" 0.02 3.45 0.58 100.00
#"lapply" 0.02 3.45 0.56 96.55
#".doSortWrap" 0.02 3.45 0.02 3.45
#"formals" 0.02 3.45 0.02 3.45
#
#$by.total
# total.time total.pct self.time self.pct
#"sapply" 0.58 100.00 0.02 3.45
#"reorder_letter" 0.58 100.00 0.00 0.00
#"lapply" 0.56 96.55 0.02 3.45
#"FUN" 0.54 93.10 0.12 20.69
#"paste" 0.42 72.41 0.08 13.79
#"sort" 0.34 58.62 0.06 10.34
#"sort.default" 0.28 48.28 0.06 10.34
#"sort.int" 0.22 37.93 0.10 17.24
#"match.arg" 0.10 17.24 0.04 6.90
#"eval" 0.04 6.90 0.04 6.90
#".doSortWrap" 0.02 3.45 0.02 3.45
#"formals" 0.02 3.45 0.02 3.45
#
#$sample.interval
#[1] 0.02
#
#$sampling.time
#[1] 0.58