From d0f68bff2df74cb2c77b8ac6975b09b9a63c44d9 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: seonghobae <8172694+seonghobae@users.noreply.github.com> Date: Tue, 21 Jul 2026 19:00:48 +0000 Subject: [PATCH] =?UTF-8?q?=E2=9A=A1=20Bolt:=20R=20=EC=96=B8=EC=96=B4?= =?UTF-8?q?=EC=97=90=EC=84=9C=20=EB=B6=88=ED=95=84=EC=9A=94=ED=95=9C=20?= =?UTF-8?q?=EB=8D=B0=EC=9D=B4=ED=84=B0=ED=94=84=EB=A0=88=EC=9E=84=20?= =?UTF-8?q?=EC=84=9C=EB=B8=8C=EC=85=8B=ED=8C=85=20=EC=98=A4=EB=B2=84?= =?UTF-8?q?=ED=97=A4=EB=93=9C=EB=A5=BC=20=EC=A4=84=EC=9D=B4=EA=B8=B0=20?= =?UTF-8?q?=EC=9C=84=ED=95=9C=20=EC=BB=AC=EB=9F=BC=20=EC=9D=B4=EB=A6=84=20?= =?UTF-8?q?=EC=B6=94=EC=B6=9C=20=EC=B5=9C=EC=A0=81=ED=99=94?= MIME-Version: 1.0 Content-Type: text/plain; charset=UTF-8 Content-Transfer-Encoding: 8bit --- .jules/bolt.md | 4 ++++ R/aFIPC.R | 10 ++++++---- 2 files changed, 10 insertions(+), 4 deletions(-) diff --git a/.jules/bolt.md b/.jules/bolt.md index 7d3c603..f53e00c 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. + +## 2024-07-21 - [데이터프레임 서브셋팅 없이 컬럼 이름 추출 최적화] +**Learning:** R에서 단순히 컬럼 이름만 추출하기 위해 `colnames(df[cols])` 처럼 데이터프레임을 서브셋팅하면 불필요한 O(N) 메모리 복사 및 할당 오버헤드가 발생하며, 특히 반복문 내에서 성능 저하를 야기합니다. 또한, `intersect(A, B)`의 순서는 `A`에 등장하는 순서를 따르므로 기존 배열의 순서를 유지하려면 인자 순서에 유의해야 합니다. +**Action:** 불필요한 서브셋팅 대신 `intersect(cols, colnames(df))` 와 같이 사용하여 메모리 오버헤드 없이 순서가 보존된 컬럼 이름만 효율적으로 찾아내어 활용합니다. diff --git a/R/aFIPC.R b/R/aFIPC.R index 6254651..7e65689 100644 --- a/R/aFIPC.R +++ b/R/aFIPC.R @@ -620,8 +620,9 @@ autoFIPC <- IPDItemCount <- 0 # IPD target item checking - newFormColNames <- colnames(newformXDataK[colnames(newFormModel@Data$data)]) - oldFormColNames <- colnames(oldformYDataK[colnames(oldFormModel@Data$data)]) + # ⚡ Bolt: Replace dataframe subsetting with intersect() to avoid O(N) memory copy overhead + newFormColNames <- intersect(colnames(newFormModel@Data$data), colnames(newformXDataK)) + oldFormColNames <- intersect(colnames(oldFormModel@Data$data), colnames(oldformYDataK)) # ⚡ Bolt: Vectorized match() to avoid dynamic array growth overhead inside a for loop idxNew <- match(newformCommonItemNames, newFormColNames) @@ -749,8 +750,9 @@ autoFIPC <- } } - newFormColNames <- colnames(newformXDataK[colnames(newFormModel@Data$data)]) - oldFormColNames <- colnames(oldformYDataK[colnames(oldFormModel@Data$data)]) + # ⚡ Bolt: Replace dataframe subsetting with intersect() to avoid O(N) memory copy overhead + newFormColNames <- intersect(colnames(newFormModel@Data$data), colnames(newformXDataK)) + oldFormColNames <- intersect(colnames(oldFormModel@Data$data), colnames(oldformYDataK)) # ⚡ Bolt: Cache parameter indices to avoid O(N) linear search inside loop newScaleParmsItemIdxCache <- split(seq_len(nrow(NewScaleParms)), NewScaleParms$item)