⚡ Bolt: R 언어 최솟값 탐색 최적화 (sort 대신 which.min 사용)

.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.
+## 2025-02-12 - R 언어에서 최솟값 탐색 시 불필요한 정렬 오버헤드 제거
+**Learning:** R에서 벡터의 최솟값을 찾을 때 `sort(x)[1]` 또는 `names(sort(x))[1]`을 사용하면 불필요하게 전체 벡터를 정렬하므로 O(N log N)의 시간 복잡도가 발생합니다.
+**Action:** `which.min(x)`를 사용하여 O(N) 선형 탐색으로 최솟값의 인덱스를 직접 찾아 `names(x)[which.min(x)]` 형태로 접근함으로써 오버헤드를 최적화해야 합니다.

R/surveyFA.R

@@ -232,7 +232,8 @@ surveyFA <- function(
       names(p_values) <- rownames(fit_df)
       if (any(!is.na(p_values))) {
         p_values[is.na(p_values)] <- 1
-        candidate <- names(sort(p_values, decreasing = FALSE))[1L]
+        # ⚡ Bolt: Use which.min() for O(N) linear scan instead of O(N log N) sort()
+        candidate <- names(p_values)[which.min(p_values)]
         if (!is.na(candidate) && p_values[[candidate]] < pThreshold) {
           return(candidate)
         }