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4 changes: 4 additions & 0 deletions .jules/bolt.md
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## 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.
4 changes: 2 additions & 2 deletions R/aFIPC.R
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Expand Up @@ -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 ',
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2 changes: 1 addition & 1 deletion R/surveyFA.R
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Expand Up @@ -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)))

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📝 Info: Regression guard pins the pre-refactor idiom

The category-count guard in test-optimization-equivalence.R still pins length(na.omit(unique(x))), while the source now uses sum(!is.na(unique(x))). The two are equivalent for atomic vectors, so behavior is unchanged, but the guard no longer mirrors the implementation and will not catch a future change to the new idiom.

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📝 Info: na.omit replacement is numerically equivalent

Rewriting length(stats::na.omit(unique(x))) and length(unique(stats::na.omit(x))) to sum(!is.na(unique(x))) preserves the distinct-non-missing count: unique() collapses duplicate NAs to one, !is.na drops it, sum counts the rest. The category-count guard in surveyFA and the common-item guard in aFIPC keep their prior meaning.

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nunique >= 2L
}, logical(1L))]

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