R 我的system.time包装器函数有问题吗？

编辑：由于@daroczig在下面给出了可爱的答案，所以更新了。然而，测试2仍然感觉比测试1需要更长的时间，这正是我所想的。

更新：在二读时，@daroczig的回答确实解释了我的困惑——这个问题是因为我没有正确地思考系统时间（expr）代码行。

我想制作一个版本的

system.time

函数，在理解运行到运行时间波动方面，它对我自己会有更多的信息：

system.time.summary <- function(N, expr) {
  t.mat <- replicate(N, system.time(expr))
  as.data.frame(apply(t.mat[1:3,], 1, summary))
}

我希望我能解释清楚！可能现在是星期一早上，但这让我很困惑

我的系统：

# Windows Server 2008 R2
> sessionInfo()
R version 2.12.0 (2010-10-15)
Platform: x86_64-pc-mingw32/x64 (64-bit)

---

在第一次测试中，您正在运行

system.time（system.time（））

，并且在函数中使用

system.time（1:1e8）^2+1）

作为表达式，这不是一个好主意，请参阅：

> expr <- system.time((1:1e8)^2 + 1)
> system.time(expr)
   user  system elapsed 
      0       0       0 

expr系统时间（expr） 用户系统运行时间 0 0 0 但无论如何：使用CRAN提供的包装用于此类目的，您不会后悔。设置不同的功能，您可以轻松地进行100次、1000次或任意运行的模拟。在基准测试结束时，您可以得到一个简洁的摘要和方框图

例如：

> test1 <- function() (1:1e8)^2 + 1
> (results <- microbenchmark(test1(), times=10))
Unit: nanoeconds
               min         lq     median         uq        max
test1() 3565386356 3703142531 3856450582 3931033077 3986309085
> boxplot(results)

>test1（结果箱线图（结果））

---

正如达罗奇格所说，你有一个额外的系统。时间。但还有一些东西：

如果在函数中放置一个

browser（）

，您就会看到发生了什么。事实上，您创建的表达式只计算一次，然后保存在内存中。这是R内部优化的方式。因此，如果您这样做：

system.time.summary(N,(1:1e8)^2 +1)

t、 mat在内部是：

           [,1] [,2] [,3] [,4] [,5] [,6] [,7] [,8] [,9] [,10]
user.self  0.61    0    0    0    0    0    0    0    0     0
sys.self   0.36    0    0    0    0    0    0    0    0     0
elapsed    0.97    0    0    0    0    0    0    0    0     0
user.child   NA   NA   NA   NA   NA   NA   NA   NA   NA    NA
sys.child    NA   NA   NA   NA   NA   NA   NA   NA   NA    NA

expr是：

Browse[2]> str(expr)
 num [1:100000000] 2 5 10 17 26 37 50 65 82 101 ...

改变这一点有点困难，因为R只对任何静态表达式求值一次，然后再从内存中检索99次结果。如果不想发生这种情况，必须显式传递表达式，并添加

eval（）

函数：

system.time.summary <- function(N, expr) {
  t.mat <- replicate(N, system.time(eval(expr)))
  as.data.frame(apply(t.mat[1:3,], 1, summary))
}

system.time.summary(N, expression((1:1e8)^2 + 1))

这将为您提供正确的计时

        user.self sys.self elapsed
Min.       0.6400   0.2000   0.970
1st Qu.    0.6850   0.2375   0.980
Median     0.7150   0.2700   0.985
Mean       0.7130   0.2700   0.985
3rd Qu.    0.7425   0.2975   0.990
Max.       0.7800   0.3500   1.000

---

我的天哪，我不知道有一个microbenchmark软件包，谢谢！你在第一次测试中对系统的认识是非常正确的。时间（system.time（）），但即使我删除了它，测试2仍然感觉比测试1长。重新阅读你的答案，我相信它确实回答了我的问题，因为我没有正确地思考系统。时间（expr）代码行。答案被接受，非常感谢您的时间和帮助。在您的函数中，expr只被计算一次，在函数之外，表达式被计算n次。我接受@Joris Meys答案，因为它充分解释了所有内容并更正了我的初始代码，但您的答案也很棒，特别是对于了解麦克风罗伯特马克包裹！：）@Tony Breyal：没错，复选标记肯定应该在那里我也从@Joris Meys的答案中学到了很多！等等，你是说我基本上可以在R内部调试？我不知道！有多少R是我不知道的…@托尼：如果你不知道，那么现在是时候看看：？回溯、？调试、？调试一次、？浏览器，以及（加上你在网站上找到的所有其他使用

[R]debug

作为搜索词的）享受：-）为那个伙伴干杯，看来我得花点时间来阅读所有这些我从未听说过的非常有趣、非常有用的函数了！：）太棒了，谢谢你的帖子！我从上面的代码中学到了很多。

Browse[2]> expr
expression((1:1e+08)^2 + 1)

        user.self sys.self elapsed
Min.       0.6400   0.2000   0.970
1st Qu.    0.6850   0.2375   0.980
Median     0.7150   0.2700   0.985
Mean       0.7130   0.2700   0.985
3rd Qu.    0.7425   0.2975   0.990
Max.       0.7800   0.3500   1.000