R 计算大 NOR 矩阵

Question

我在 R 中有一个很大的方阵：

norMat <- matrix(NA, nrow=1024, ncol=1024)

这个空矩阵需要用所有矩阵索引对的所有相等位的总和来填充。

所以我需要计算 i(rowIndex) 和 j(colIndex) 的逻辑 NOR 并对结果求和，例如：

sum(intToBits(2)==intToBits(3))

目前，我有这个填充矩阵的函数：

norMatrix <- function()
{
  matDim=1024
  norMat <<- matrix(NA, nrow=matDim, ncol=matDim)
  for(i in 0:(matDim-1)) {
    for(j in 0:(matDim-1)) {
      norMat[i+1,j+1] = norsum(i,j)
    }
  }

  return(norMat)
}

这里是 norsum 函数：

norsum <- function(bucket1, bucket2)
{
  res = sum(intToBits(bucket1)==intToBits(bucket2))

  return(res)
}

这是填充矩阵的有效解决方案吗？我不确定，因为在我的机器上这需要超过 5 分钟。

Answer 1

我认为这是 *apply 功能的绝佳机会。这是一个比 5 分钟快一点的解决方案。

首先，概念验证，non-square 仅用于清晰度。

nc <- 5
nr <- 6
mtxi <- sapply(seq_len(nc), intToBits)
mtxj <- sapply(seq_len(nr), intToBits)
sapply(1:nc, function(i) sapply(1:nr, function(j) sum(mtxi[,i] == mtxj[,j])))
#      [,1] [,2] [,3] [,4] [,5]
# [1,]   32   30   31   30   31
# [2,]   30   32   31   30   29
# [3,]   31   31   32   29   30
# [4,]   30   30   29   32   31
# [5,]   31   29   30   31   32
# [6,]   29   31   30   31   30

假设这些都是正确的，全餐交易：

n <- 1024
mtx <- sapply(seq_len(n), intToBits)
system.time(
  ret <- sapply(1:n, function(i) sapply(1:n, function(j) sum(mtx[,i] == mtx[,j])))
)
#    user  system elapsed 
#    3.25    0.00    3.36

从技术上讲，您不需要 pre-calculate mtxi 和 mtxj。虽然 intToBits 不会引入太多开销，但我认为每次都重新计算是愚蠢的。

我的系统是合理的 (i7 6600U CPU @ 2.60GHz)，win10_64，R-3.3.2 ...没什么特别的。

R 计算大 NOR 矩阵

R Calculate big NOR matrix

performance

r

matrix

logical-operators