这个问题是由 this problem 提示的。

考虑两个向量 ab ,以及两个数据表 dt.adt.b 如下:

a <- c(55, 1:25)
b <- c(55,30:40)

library(data.table)
dt.a <- data.table(x=a,key="x")
dt.b <- data.table(x=b,key="x")

intersect(a,b)
[1] 55
dt.a[dt.b,nomatch=0]
    x
1: 55

目标是计算公共(public)元素的数量。

我的问题 是:为什么数据表连接比 intersect(...) 慢 30 倍
system.time(for (i in 1:1000){intersect(a,b)})
   user  system elapsed
   0.05    0.00    0.04
system.time(for (i in 1:1000){dt.a[dt.b,nomatch=0]})
   user  system elapsed
   1.68    0.00    1.69

最佳答案

当遇到“大”问题时,data.table 的威力会大放异彩。 [.data.table 的开销将使实际花费在二进制搜索组件上的时间相形见绌。

如果你给它一个“大”的问题,那么 data.table 会扩展,你会看到差异。

# a "bigger" problem
a <- c(55, 1:25e6)
b <- c(55,30:40e6)

library(data.table)
dt.a <- data.table(x=a,key="x")
dt.b <- data.table(x=b,key="x")

library(microbenchmark)

microbenchmark(intersect(a,b), dt.a[dt.b, nomatch=0],times=5)
## Unit: seconds
##                     expr      min       lq   median       uq      max neval
##          intersect(a, b) 6.848245 6.897009 6.962055 7.052095 7.058509     5
##  dt.a[dt.b, nomatch = 0] 3.629062 3.654269 3.685051 3.721983 3.815155     5

关于r - 为什么 intersect(...) 比数据表连接快?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题:https://stackoverflow.com/questions/20317947/

10-12 21:32