R 在函数中写入大型矩阵-快与慢

[经答复后修正的问题]

谢谢你的回复。我的问题不清楚，为此我道歉

我会尽量提供我们情况的更多细节。我们有c。我们保存在一个环境中的100个矩阵。每个都很大。如果可能，我们希望在执行更新时避免复制这些矩阵。我们经常遇到2GB的内存限制，所以这对我们来说非常重要

因此，我们的两个要求是1）避免复制，2）通过名称间接寻址矩阵。速度虽然重要，但却是一个次要问题，可以通过避免复制来解决

在我看来，汤米的解决方案涉及到创建一个副本（尽管它完全回答了我的实际原始问题，所以我是错的）

下面的代码对我们来说是最明显的，但它显然创建了一个副本（如memory.size增加所示）

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myenv好吧，如果你能解释为什么第一个解决方案不好，那就太好了。。。它看起来更整洁，跑得更快

尝试回答以下问题：

“嵌套替换”操作，如
foo[bar][baz]最近对“data.table”包所做的更改，专门用于在修改值时避免复制。因此，如果您的应用程序可以为其他操作处理data.tables，那么这可能是一个解决方案。（而且会很快。）
FWIW：这个例子可能没问题，但一般来说，最好避免产生缓存或记忆可能会产生明显加速的例子。在这种情况下，很难区分在我们控制范围内的优化和由解释器或硬件完成的事情。
myenv <- new.env()
myenv$testmat1 <- matrix(1.0, nrow=6000, ncol=200)

testfnDirect <- function(paramEnv) {
    print(memory.size())

    for (i in 1:300) {
        temp <- paramEnv$testmat1[10,] 
        paramEnv$testmat1[10,] <- temp * 0
    }   
    print(memory.size())
}
system.time(testfnDirect(myenv))

myenv <- new.env()
myenv$testmat1 <- matrix(1.0, nrow=6000, ncol=200)

testfnDirect <- function(paramEnv) {
    print(gc())
    varname <- "testmat1" # unused, but see text
    with (paramEnv, {
        for (i in 1:300) {
            temp <- testmat1[10,] 
            testmat1[10,] <- temp * 0
        }
    })
    print(gc())
}
system.time(testfnDirect(myenv))

testfnList <- function() {
    mylist <- as.list(myenv, all.names=TRUE)

    thisvar <- "testmat2"
    for (i in 1:300) {
        temp <- mylist[[thisvar]][10,]
        mylist[[thisvar]][10,] <- temp * 0
    }
    
    myenv <<- as.environment(mylist)
}
system.time(testfnList()) # 0.02 secs

thisvar <- match("testmat2", names(mylist))