R中的性能：对矩阵中的行元素进行排序的最快方法是什么？

我有一个矩阵，有几百万行，大约40列

我想对每行中的元素进行排序，使它们的值减小。因此，每行中具有最高值的元素应位于第一列中

为此，我可以使用

apply

功能。例如：

set.seed(1)
mm <- replicate(10, rnorm(20)) #random matrix with 20 rows and 10 columns
mm.sorted <- apply(mm,1,sort,decreasing=T)

set.seed（1）
mm使用并行软件包加速

library(parallel)
data<-matrix(rnorm(1000000*40,0,10),ncol=40) 
cl <- makeCluster(8)  # 8 is the number of CPU
system.time({
   parApply(cl,data,1,sort,decreasing=T)
 })
   user  system elapsed 
   9.68   10.11   29.87 
stopCluster(cl)

库（并行）
数据您可以使用包数据。表：

set.seed(1)
mm <- matrix(rnorm(1000000*40,0,10),ncol=40) 
library(data.table)
system.time({
  d <- as.data.table(mm)
  d[, row := .I]
  d <- melt(d, id.vars = "row") #wide to long format
  setkey(d, row, value) #sort
  d[, variable := paste0("V", ncol(mm):1)] #decreasing order

  #back to wide format and coerce to matrix
  msorted <- as.matrix(dcast(d, row ~ variable)[, row := NULL]) 
})
#user  system elapsed 
#4.96    0.59    5.62 

请注意，使用
apply
（或它的并行版本）可以转换矩阵。
您可以在这里查看并行化的指导：我猜它看起来像
lappy（split（mm，row（mm）），sort）
但是用一些变体替换
lapply
，比如mclapplyFYI-
replicate（10，rnorm（20））]
是20行10列的矩阵。@rbm:谢谢！修复它。我不知道如何优化整形2:：：melt.matrix，但这可能是前几个步骤的另一个选项，如
d=melt（mm）；setDT（d，key=c（“行”，“值”））
。而且可能会有一个
acast
或者其他类似的方法，这是一个非常好的解决方案。但是，尽管我多次检查代码，但我无法理解setkey如何对其进行排序以及dcast如何将其转换回宽格式。你能解释一下或者建议一个教程吗？这就是设置一个键的字面意思：排序数据并将其标记为已排序。查看setkey和dcast的文档。
#user  system elapsed 
#3.71    2.08    8.81