如何有效地检查数字向量是否在数据框定义的区间内
How to efficiently check whether a vector of numbers is in an interval defined by a data frame
我有以下问题：我有一个包含特定值的向量 n1（例如，我随机化了代码中的值）。我有一个数据框 df.int，其中包含一列间隔上限和一列某些值（再次随机化，实际上这些值是其他东西的模式）。我想检查 n1 的每个条目在数据帧的哪个间隔中，然后用相应间隔的第二列的值覆盖 n1 的值。
一般来说，我的代码应该可以工作，但是由于 n1 并且间隔很长，我的脚本运行时间过长。所以我想问一下如何调整我的代码以使其更有效地工作。
代码如下：
set.seed(123)
seq.vec <- c(seq(400,800000,by=200))
n1 <- sample(100:800000, 2000, replace=TRUE)
df.int <- data.frame(matrix( nrow=length(seq.vec), ncol=2))
df.names <- c("Upper.Limit", "Value")
colnames(df.int) <- df.names
df.int$Upper.Limit <- seq.vec
df.int$Value <- sample(100:800000, length(seq.vec), replace=TRUE)
j <- 1
m <- 1
for (k in seq_len(n1)){
for (i in seq_len(df.int$Upper.Limit)){
if (j==1) {
n1[m] <- ifelse(n1<=df.int$Upper.Limit[j],df.int$Value[j],n1[m])
} else{
n1[m] <- ifelse(n1<=df.int$Upper.Limit[j] & n1>df.int$Upper.Limit[j-1]
,df.int$Value[j],n1[m])
}
j <- j+1
}
m <- m+1
}
谢谢！
您可以将 approx 与 method = "constant" 一起使用，并通过设置 f 参数指定要使用的限制：
## dummy data
n1 <- runif(10, 0, 100)
df.int <- data.frame(
upper = seq(1, 100, by = 1),
value = runif(100, 0, 100)
)
approx(x = df.int$upper,
y = df.int$value,
xout = n1,
method = "constant",
f = 1,
rule = 2 ## extrapolation behavior outside domain
)
函数findInterval性能良好，可以完成工作。
首先看看它是如何与 n1
的第一个元素一起工作的
i <- findInterval(n1[1], c(df.int$Upper.Limit, Inf))
j <- findInterval(n1[1], c(-Inf, df.int$Upper.Limit))
df.int$Upper.Limit[i]
#[1] 189000
n1[1]
#[1] 189041
df.int$Upper.Limit[j]
#[1] 189200
df.int$Upper.Limit[i] < n1[1] & n1[1] <= df.int$Upper.Limit[j]
#[1] TRUE
现在是通用解决方案。
subsInterval <- function(x, DF, colLimits = 1, colValues = 2, lower = TRUE){
vec <- if(lower)
c(DF[[colLimits]], Inf)
else
c(-Inf, DF[[colLimits]])
i <- findInterval(x, vec, left.open = TRUE)
DF[[colValues]][i]
}
system.time(
n2 <- subsInterval(n1, df.int)
)
# user system elapsed
# 0.000 0.000 0.001
system.time(
n3 <- subsInterval(n1, df.int, lower = FALSE)
)
# user system elapsed
# 0 0 0
如果我理解正确，OP 正在寻找一种有效的方法来从给出上限的匹配 right-closed 区间中选取一个值。
对于大型数据集，滚动连接可能值得一看：
library(data.table)
setDT(df.int)[data.table(n1), on = .(Upper.Limit = n1), roll = -Inf]$Value
或者，根据 OP
的需要替换 n1
n1 <- setDT(df.int)[data.table(n1), on = .(Upper.Limit = n1), roll = -Inf]$Value
由于 OP 要求效率，这里有一个具有不同问题大小的基准，它比较了迄今为止发布的方法：
library(data.table)
bm <- bench::press(
n_int = 10*c(1e2L, 1e4L, 1e6L),
n_n1 = 10*c(1e2L, 1e4L, 1e6L),
{
seq.vec <- seq(400L, length.out = n_int, by = 200L)
df.int <- data.frame(Upper.Limit = seq.vec,
Value = seq_along(seq.vec))
set.seed(123)
n0 <- sample(400:max(seq.vec), n_n1, replace = TRUE)
# include edge cases
n0[1:5] <- c(seq.vec[1L] - 1L, seq.vec[1L], seq.vec[2L],
max(seq.vec), max(seq.vec) + 1L)
n1 <- data.table::copy(n0)
bench::mark(
rollJoin = {
setDT(df.int)[data.table(n1), on = .(Upper.Limit = n1), roll = -Inf]$Value
}
, findInt = {
i <- findInterval(n1, df.int$Upper.Limit, left.open = TRUE)
df.int[["Value"]][i+1]
}
, approx = {
approx(x = df.int$Upper.Limit,
y = df.int$Value,
xout = n1,
method = "constant",
f = 1,
rule = 2:1 ## extrapolation behavior outside domain
)$y
}
, subsInt = {
subsInterval <- function(x, DF, colLimits = 1, colValues = 2, lower = TRUE){
vec <- if(lower)
c(DF[[colLimits]], Inf)
else
c(-Inf, DF[[colLimits]])
i <- findInterval(x, vec, left.open = TRUE)
DF[[colValues]][i]
}
subsInterval(n1, df.int, lower = FALSE)
}
, min_time = 1.5
, check = TRUE
)
}
)
其中returns以下时间
print(bm, n = Inf)
# A tibble: 36 x 15
expression n_int n_n1 min median `itr/sec` mem_alloc `gc/sec` n_itr n_gc total_time result memory time gc
<bch:expr> <dbl> <dbl> <bch:tm> <bch:tm> <dbl> <bch:byt> <dbl> <int> <dbl> <bch:tm> <list> <list> <lis> <lis>
1 rollJoin 1.00e3 1.00e3 1.84ms 2.24ms 4.31e+2 144.57KB 1.37 630 2 1.46s <int ~ <Rpro~ <bch~ <tib~
2 findInt 1.00e3 1.00e3 73.9us 77.2us 1.15e+4 35.44KB 2.31 9998 2 866.63ms <int ~ <Rpro~ <bch~ <tib~
3 approx 1.00e3 1.00e3 124.9us 129.7us 7.04e+3 63.16KB 2.11 9997 3 1.42s <dbl ~ <Rpro~ <bch~ <tib~
4 subsInt 1.00e3 1.00e3 71.8us 74us 1.23e+4 23.63KB 1.23 9999 1 813.65ms <int ~ <Rpro~ <bch~ <tib~
5 rollJoin 1.00e5 1.00e3 3.17ms 3.65ms 2.65e+2 918.01KB 1.35 392 2 1.48s <int ~ <Rpro~ <bch~ <tib~
6 findInt 1.00e5 1.00e3 455.7us 603.6us 1.58e+3 808.88KB 5.99 2107 8 1.34s <int ~ <Rpro~ <bch~ <tib~
7 approx 1.00e5 1.00e3 4.26ms 5.28ms 1.88e+2 4.83MB 4.46 253 6 1.35s <dbl ~ <Rpro~ <bch~ <tib~
8 subsInt 1.00e5 1.00e3 516us 659.4us 1.46e+3 797.07KB 5.94 1960 8 1.35s <int ~ <Rpro~ <bch~ <tib~
9 rollJoin 1.00e7 1.00e3 80.21ms 83.39ms 1.12e+1 76.43MB 2.64 17 4 1.52s <int ~ <Rpro~ <bch~ <tib~
10 findInt 1.00e7 1.00e3 37.72ms 48.19ms 1.66e+1 76.32MB 7.98 25 12 1.5s <int ~ <Rpro~ <bch~ <tib~
11 approx 1.00e7 1.00e3 931.5ms 934.27ms 1.07e+0 509.49MB 2.14 2 4 1.87s <dbl ~ <Rpro~ <bch~ <tib~
12 subsInt 1.00e7 1.00e3 46.98ms 49.05ms 1.64e+1 76.31MB 4.59 25 7 1.53s <int ~ <Rpro~ <bch~ <tib~
13 rollJoin 1.00e3 1.00e5 9.05ms 10.56ms 9.42e+1 3.16MB 0.683 138 1 1.47s <int ~ <Rpro~ <bch~ <tib~
14 findInt 1.00e3 1.00e5 6.6ms 7.17ms 1.37e+2 2.68MB 0.680 202 1 1.47s <int ~ <Rpro~ <bch~ <tib~
15 approx 1.00e3 1.00e5 6.95ms 7.54ms 1.31e+2 1.57MB 0.682 192 1 1.47s <dbl ~ <Rpro~ <bch~ <tib~
16 subsInt 1.00e3 1.00e5 5.78ms 6.35ms 1.56e+2 1.53MB 0.681 229 1 1.47s <int ~ <Rpro~ <bch~ <tib~
17 rollJoin 1.00e5 1.00e5 13.24ms 14.34ms 6.93e+1 3.92MB 0.686 101 1 1.46s <int ~ <Rpro~ <bch~ <tib~
18 findInt 1.00e5 1.00e5 20.74ms 22.21ms 4.48e+1 3.43MB 0 68 0 1.52s <int ~ <Rpro~ <bch~ <tib~
19 approx 1.00e5 1.00e5 17.69ms 19.4ms 5.14e+1 6.34MB 1.41 73 2 1.42s <dbl ~ <Rpro~ <bch~ <tib~
20 subsInt 1.00e5 1.00e5 20.17ms 21.29ms 4.39e+1 2.29MB 0 66 0 1.5s <int ~ <Rpro~ <bch~ <tib~
21 rollJoin 1.00e7 1.00e5 98.3ms 104.8ms 9.02e+0 79.45MB 1.29 14 2 1.55s <int ~ <Rpro~ <bch~ <tib~
22 findInt 1.00e7 1.00e5 202.72ms 204.44ms 4.47e+0 78.97MB 1.28 7 2 1.57s <int ~ <Rpro~ <bch~ <tib~
23 approx 1.00e7 1.00e5 1.11s 1.14s 8.76e-1 511MB 2.19 2 5 2.28s <dbl ~ <Rpro~ <bch~ <tib~
24 subsInt 1.00e7 1.00e5 208.82ms 211.26ms 4.57e+0 77.82MB 0.653 7 1 1.53s <int ~ <Rpro~ <bch~ <tib~
25 rollJoin 1.00e3 1.00e7 1.02s 1.12s 8.93e-1 305.29MB 1.34 2 3 2.24s <int ~ <Rpro~ <bch~ <tib~
26 findInt 1.00e3 1.00e7 797.56ms 807.58ms 1.24e+0 267.04MB 1.86 2 3 1.61s <int ~ <Rpro~ <bch~ <tib~
27 approx 1.00e3 1.00e7 747.18ms 844.75ms 1.18e+0 152.63MB 0.592 2 1 1.69s <dbl ~ <Rpro~ <bch~ <tib~
28 subsInt 1.00e3 1.00e7 639.3ms 642.26ms 1.53e+0 152.6MB 0.510 3 1 1.96s <int ~ <Rpro~ <bch~ <tib~
29 rollJoin 1.00e5 1.00e7 1.68s 1.68s 5.95e-1 306.04MB 1.19 1 2 1.68s <int ~ <Rpro~ <bch~ <tib~
30 findInt 1.00e5 1.00e7 2.34s 2.34s 4.27e-1 267.79MB 0.427 1 1 2.34s <int ~ <Rpro~ <bch~ <tib~
31 approx 1.00e5 1.00e7 1.45s 1.46s 6.86e-1 157.4MB 0.343 2 1 2.92s <dbl ~ <Rpro~ <bch~ <tib~
32 subsInt 1.00e5 1.00e7 2.08s 2.08s 4.81e-1 153.35MB 0 1 0 2.08s <int ~ <Rpro~ <bch~ <tib~
33 rollJoin 1.00e7 1.00e7 1.82s 1.82s 5.49e-1 381.57MB 0.549 1 1 1.82s <int ~ <Rpro~ <bch~ <tib~
34 findInt 1.00e7 1.00e7 18.21s 18.21s 5.49e-2 343.32MB 0.110 1 2 18.21s <int ~ <Rpro~ <bch~ <tib~
35 approx 1.00e7 1.00e7 6.2s 6.2s 1.61e-1 662.06MB 0.323 1 2 6.2s <dbl ~ <Rpro~ <bch~ <tib~
36 subsInt 1.00e7 1.00e7 16.57s 16.57s 6.03e-2 228.88MB 0.0603 1 1 16.57s <int ~ <Rpro~ <bch~ <tib~
library(ggplot2)
autoplot(bm)
请注意对数时间尺度。
对于较小的问题规模，findInterval() 或包装 findInterval() 的函数似乎是最快的方法，而对于增加问题规模 rolling join 采取铅。
对于较大的问题，内存分配（请参阅 table）可能会成为一个问题，这也可能会影响性能。
我有以下问题：我有一个包含特定值的向量 n1（例如，我随机化了代码中的值）。我有一个数据框 df.int，其中包含一列间隔上限和一列某些值（再次随机化，实际上这些值是其他东西的模式）。我想检查 n1 的每个条目在数据帧的哪个间隔中，然后用相应间隔的第二列的值覆盖 n1 的值。
一般来说，我的代码应该可以工作，但是由于 n1 并且间隔很长，我的脚本运行时间过长。所以我想问一下如何调整我的代码以使其更有效地工作。
代码如下：
set.seed(123)
seq.vec <- c(seq(400,800000,by=200))
n1 <- sample(100:800000, 2000, replace=TRUE)
df.int <- data.frame(matrix( nrow=length(seq.vec), ncol=2))
df.names <- c("Upper.Limit", "Value")
colnames(df.int) <- df.names
df.int$Upper.Limit <- seq.vec
df.int$Value <- sample(100:800000, length(seq.vec), replace=TRUE)
j <- 1
m <- 1
for (k in seq_len(n1)){
for (i in seq_len(df.int$Upper.Limit)){
if (j==1) {
n1[m] <- ifelse(n1<=df.int$Upper.Limit[j],df.int$Value[j],n1[m])
} else{
n1[m] <- ifelse(n1<=df.int$Upper.Limit[j] & n1>df.int$Upper.Limit[j-1]
,df.int$Value[j],n1[m])
}
j <- j+1
}
m <- m+1
}
谢谢！
您可以将 approx 与 method = "constant" 一起使用，并通过设置 f 参数指定要使用的限制：
## dummy data
n1 <- runif(10, 0, 100)
df.int <- data.frame(
upper = seq(1, 100, by = 1),
value = runif(100, 0, 100)
)
approx(x = df.int$upper,
y = df.int$value,
xout = n1,
method = "constant",
f = 1,
rule = 2 ## extrapolation behavior outside domain
)
函数findInterval性能良好，可以完成工作。
首先看看它是如何与 n1
i <- findInterval(n1[1], c(df.int$Upper.Limit, Inf))
j <- findInterval(n1[1], c(-Inf, df.int$Upper.Limit))
df.int$Upper.Limit[i]
#[1] 189000
n1[1]
#[1] 189041
df.int$Upper.Limit[j]
#[1] 189200
df.int$Upper.Limit[i] < n1[1] & n1[1] <= df.int$Upper.Limit[j]
#[1] TRUE
现在是通用解决方案。
subsInterval <- function(x, DF, colLimits = 1, colValues = 2, lower = TRUE){
vec <- if(lower)
c(DF[[colLimits]], Inf)
else
c(-Inf, DF[[colLimits]])
i <- findInterval(x, vec, left.open = TRUE)
DF[[colValues]][i]
}
system.time(
n2 <- subsInterval(n1, df.int)
)
# user system elapsed
# 0.000 0.000 0.001
system.time(
n3 <- subsInterval(n1, df.int, lower = FALSE)
)
# user system elapsed
# 0 0 0
如果我理解正确，OP 正在寻找一种有效的方法来从给出上限的匹配 right-closed 区间中选取一个值。
对于大型数据集，滚动连接可能值得一看：
library(data.table)
setDT(df.int)[data.table(n1), on = .(Upper.Limit = n1), roll = -Inf]$Value
或者，根据 OP
的需要替换n1
n1 <- setDT(df.int)[data.table(n1), on = .(Upper.Limit = n1), roll = -Inf]$Value
由于 OP 要求效率，这里有一个具有不同问题大小的基准，它比较了迄今为止发布的方法：
library(data.table)
bm <- bench::press(
n_int = 10*c(1e2L, 1e4L, 1e6L),
n_n1 = 10*c(1e2L, 1e4L, 1e6L),
{
seq.vec <- seq(400L, length.out = n_int, by = 200L)
df.int <- data.frame(Upper.Limit = seq.vec,
Value = seq_along(seq.vec))
set.seed(123)
n0 <- sample(400:max(seq.vec), n_n1, replace = TRUE)
# include edge cases
n0[1:5] <- c(seq.vec[1L] - 1L, seq.vec[1L], seq.vec[2L],
max(seq.vec), max(seq.vec) + 1L)
n1 <- data.table::copy(n0)
bench::mark(
rollJoin = {
setDT(df.int)[data.table(n1), on = .(Upper.Limit = n1), roll = -Inf]$Value
}
, findInt = {
i <- findInterval(n1, df.int$Upper.Limit, left.open = TRUE)
df.int[["Value"]][i+1]
}
, approx = {
approx(x = df.int$Upper.Limit,
y = df.int$Value,
xout = n1,
method = "constant",
f = 1,
rule = 2:1 ## extrapolation behavior outside domain
)$y
}
, subsInt = {
subsInterval <- function(x, DF, colLimits = 1, colValues = 2, lower = TRUE){
vec <- if(lower)
c(DF[[colLimits]], Inf)
else
c(-Inf, DF[[colLimits]])
i <- findInterval(x, vec, left.open = TRUE)
DF[[colValues]][i]
}
subsInterval(n1, df.int, lower = FALSE)
}
, min_time = 1.5
, check = TRUE
)
}
)
其中returns以下时间
print(bm, n = Inf)
# A tibble: 36 x 15 expression n_int n_n1 min median `itr/sec` mem_alloc `gc/sec` n_itr n_gc total_time result memory time gc <bch:expr> <dbl> <dbl> <bch:tm> <bch:tm> <dbl> <bch:byt> <dbl> <int> <dbl> <bch:tm> <list> <list> <lis> <lis> 1 rollJoin 1.00e3 1.00e3 1.84ms 2.24ms 4.31e+2 144.57KB 1.37 630 2 1.46s <int ~ <Rpro~ <bch~ <tib~ 2 findInt 1.00e3 1.00e3 73.9us 77.2us 1.15e+4 35.44KB 2.31 9998 2 866.63ms <int ~ <Rpro~ <bch~ <tib~ 3 approx 1.00e3 1.00e3 124.9us 129.7us 7.04e+3 63.16KB 2.11 9997 3 1.42s <dbl ~ <Rpro~ <bch~ <tib~ 4 subsInt 1.00e3 1.00e3 71.8us 74us 1.23e+4 23.63KB 1.23 9999 1 813.65ms <int ~ <Rpro~ <bch~ <tib~ 5 rollJoin 1.00e5 1.00e3 3.17ms 3.65ms 2.65e+2 918.01KB 1.35 392 2 1.48s <int ~ <Rpro~ <bch~ <tib~ 6 findInt 1.00e5 1.00e3 455.7us 603.6us 1.58e+3 808.88KB 5.99 2107 8 1.34s <int ~ <Rpro~ <bch~ <tib~ 7 approx 1.00e5 1.00e3 4.26ms 5.28ms 1.88e+2 4.83MB 4.46 253 6 1.35s <dbl ~ <Rpro~ <bch~ <tib~ 8 subsInt 1.00e5 1.00e3 516us 659.4us 1.46e+3 797.07KB 5.94 1960 8 1.35s <int ~ <Rpro~ <bch~ <tib~ 9 rollJoin 1.00e7 1.00e3 80.21ms 83.39ms 1.12e+1 76.43MB 2.64 17 4 1.52s <int ~ <Rpro~ <bch~ <tib~ 10 findInt 1.00e7 1.00e3 37.72ms 48.19ms 1.66e+1 76.32MB 7.98 25 12 1.5s <int ~ <Rpro~ <bch~ <tib~ 11 approx 1.00e7 1.00e3 931.5ms 934.27ms 1.07e+0 509.49MB 2.14 2 4 1.87s <dbl ~ <Rpro~ <bch~ <tib~ 12 subsInt 1.00e7 1.00e3 46.98ms 49.05ms 1.64e+1 76.31MB 4.59 25 7 1.53s <int ~ <Rpro~ <bch~ <tib~ 13 rollJoin 1.00e3 1.00e5 9.05ms 10.56ms 9.42e+1 3.16MB 0.683 138 1 1.47s <int ~ <Rpro~ <bch~ <tib~ 14 findInt 1.00e3 1.00e5 6.6ms 7.17ms 1.37e+2 2.68MB 0.680 202 1 1.47s <int ~ <Rpro~ <bch~ <tib~ 15 approx 1.00e3 1.00e5 6.95ms 7.54ms 1.31e+2 1.57MB 0.682 192 1 1.47s <dbl ~ <Rpro~ <bch~ <tib~ 16 subsInt 1.00e3 1.00e5 5.78ms 6.35ms 1.56e+2 1.53MB 0.681 229 1 1.47s <int ~ <Rpro~ <bch~ <tib~ 17 rollJoin 1.00e5 1.00e5 13.24ms 14.34ms 6.93e+1 3.92MB 0.686 101 1 1.46s <int ~ <Rpro~ <bch~ <tib~ 18 findInt 1.00e5 1.00e5 20.74ms 22.21ms 4.48e+1 3.43MB 0 68 0 1.52s <int ~ <Rpro~ <bch~ <tib~ 19 approx 1.00e5 1.00e5 17.69ms 19.4ms 5.14e+1 6.34MB 1.41 73 2 1.42s <dbl ~ <Rpro~ <bch~ <tib~ 20 subsInt 1.00e5 1.00e5 20.17ms 21.29ms 4.39e+1 2.29MB 0 66 0 1.5s <int ~ <Rpro~ <bch~ <tib~ 21 rollJoin 1.00e7 1.00e5 98.3ms 104.8ms 9.02e+0 79.45MB 1.29 14 2 1.55s <int ~ <Rpro~ <bch~ <tib~ 22 findInt 1.00e7 1.00e5 202.72ms 204.44ms 4.47e+0 78.97MB 1.28 7 2 1.57s <int ~ <Rpro~ <bch~ <tib~ 23 approx 1.00e7 1.00e5 1.11s 1.14s 8.76e-1 511MB 2.19 2 5 2.28s <dbl ~ <Rpro~ <bch~ <tib~ 24 subsInt 1.00e7 1.00e5 208.82ms 211.26ms 4.57e+0 77.82MB 0.653 7 1 1.53s <int ~ <Rpro~ <bch~ <tib~ 25 rollJoin 1.00e3 1.00e7 1.02s 1.12s 8.93e-1 305.29MB 1.34 2 3 2.24s <int ~ <Rpro~ <bch~ <tib~ 26 findInt 1.00e3 1.00e7 797.56ms 807.58ms 1.24e+0 267.04MB 1.86 2 3 1.61s <int ~ <Rpro~ <bch~ <tib~ 27 approx 1.00e3 1.00e7 747.18ms 844.75ms 1.18e+0 152.63MB 0.592 2 1 1.69s <dbl ~ <Rpro~ <bch~ <tib~ 28 subsInt 1.00e3 1.00e7 639.3ms 642.26ms 1.53e+0 152.6MB 0.510 3 1 1.96s <int ~ <Rpro~ <bch~ <tib~ 29 rollJoin 1.00e5 1.00e7 1.68s 1.68s 5.95e-1 306.04MB 1.19 1 2 1.68s <int ~ <Rpro~ <bch~ <tib~ 30 findInt 1.00e5 1.00e7 2.34s 2.34s 4.27e-1 267.79MB 0.427 1 1 2.34s <int ~ <Rpro~ <bch~ <tib~ 31 approx 1.00e5 1.00e7 1.45s 1.46s 6.86e-1 157.4MB 0.343 2 1 2.92s <dbl ~ <Rpro~ <bch~ <tib~ 32 subsInt 1.00e5 1.00e7 2.08s 2.08s 4.81e-1 153.35MB 0 1 0 2.08s <int ~ <Rpro~ <bch~ <tib~ 33 rollJoin 1.00e7 1.00e7 1.82s 1.82s 5.49e-1 381.57MB 0.549 1 1 1.82s <int ~ <Rpro~ <bch~ <tib~ 34 findInt 1.00e7 1.00e7 18.21s 18.21s 5.49e-2 343.32MB 0.110 1 2 18.21s <int ~ <Rpro~ <bch~ <tib~ 35 approx 1.00e7 1.00e7 6.2s 6.2s 1.61e-1 662.06MB 0.323 1 2 6.2s <dbl ~ <Rpro~ <bch~ <tib~ 36 subsInt 1.00e7 1.00e7 16.57s 16.57s 6.03e-2 228.88MB 0.0603 1 1 16.57s <int ~ <Rpro~ <bch~ <tib~
library(ggplot2)
autoplot(bm)
请注意对数时间尺度。
对于较小的问题规模，findInterval() 或包装 findInterval() 的函数似乎是最快的方法，而对于增加问题规模 rolling join 采取铅。
对于较大的问题，内存分配（请参阅 table）可能会成为一个问题，这也可能会影响性能。