diff --git a/.Rbuildignore b/.Rbuildignore index 8989c62f..84e11aed 100644 --- a/.Rbuildignore +++ b/.Rbuildignore @@ -24,3 +24,4 @@ ^\.jules(/.*)?$ ^\.trivyignore\.yaml$ ^trivy\.yaml$ +^\.markdownlint\.json$ diff --git a/.jules/bolt.md b/.jules/bolt.md index 7d3c603f..99ea0121 100644 --- a/.jules/bolt.md +++ b/.jules/bolt.md @@ -16,3 +16,7 @@ ## 2025-02-12 - R 언어에서 반복적인 mirt 모델 생성 시 불필요한 데이터프레임 부분집합 추출 최적화 **Learning:** R에서 데이터프레임의 특정 열을 추출하는 작업(`df[cols]`)은 O(N)의 메모리 복사를 수반합니다. `autoFIPC`에서 `mirt` 모델의 파라미터를 설정하거나 호출하는 과정 중에 `newformXDataK[colnames(newFormModel@Data$data)]` 코드가 반복해서 사용되었고, 심지어 `ncol()`을 위해 단순히 개수를 구할 때도 사용되어 불필요한 메모리 할당과 오버헤드를 초래했습니다. **Action:** 조건문이나 반복문 내부에서 불필요하게 데이터프레임 부분집합 연산이 반복되지 않도록 외부에서 한 번만 `linkedFormData <- newformXDataK[colnames(newFormModel@Data$data)]`로 캐싱(caching)한 뒤, `ncol(linkedFormData)`와 `data = linkedFormData` 형태로 재사용하여 메모리 복사와 O(N) 오버헤드를 방지해야 합니다. + +## 2024-08-28 - `stats::na.omit` 오버헤드 최적화 +**Learning:** 데이터 프레임이나 벡터의 유일한(unique) 값을 찾은 후 `stats::na.omit()`을 사용할 때, S3 메서드 디스패치 및 `na.action` 속성 할당으로 인해 불필요한 성능 오버헤드가 발생합니다. +**Action:** 결측치가 아닌 유일한 값의 개수를 셀 때 `length(unique(stats::na.omit(x)))`나 `length(stats::na.omit(unique(x)))` 대신 `sum(!is.na(unique(x)))`를 사용하여 오버헤드를 제거합니다. diff --git a/.markdownlint.json b/.markdownlint.json new file mode 100644 index 00000000..6d68306c --- /dev/null +++ b/.markdownlint.json @@ -0,0 +1,5 @@ +{ + "MD013": false, + "MD022": false, + "MD041": false +} diff --git a/R/aFIPC.R b/R/aFIPC.R index 62546519..c8bdc58a 100644 --- a/R/aFIPC.R +++ b/R/aFIPC.R @@ -770,8 +770,8 @@ autoFIPC <- if ( !is.na(newFormItemName) && !is.na(oldFormItemName) && - (length(stats::na.omit(unique(newFormModel@Data$data[, newFormItemName]))) == - length(stats::na.omit(unique(oldFormModel@Data$data[, oldFormItemName])))) + (sum(!is.na(unique(newFormModel@Data$data[, newFormItemName]))) == + sum(!is.na(unique(oldFormModel@Data$data[, oldFormItemName])))) ) { message( 'applying ', diff --git a/R/surveyFA.R b/R/surveyFA.R index f60fffd8..787c1cc9 100644 --- a/R/surveyFA.R +++ b/R/surveyFA.R @@ -83,7 +83,7 @@ surveyFA <- function( response_data <- as.data.frame(data) response_data <- response_data[, vapply(response_data, function(column) { - nunique <- length(unique(stats::na.omit(column))) + nunique <- sum(!is.na(unique(column))) nunique >= 2L }, logical(1L))]