From 425dfbafa570999f95d49d8b123a2bda628d0ba7 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: seonghobae <8172694+seonghobae@users.noreply.github.com> Date: Thu, 20 Aug 2026 19:10:37 +0000 Subject: [PATCH] =?UTF-8?q?=EB=8D=B0=EC=9D=B4=ED=84=B0=20=ED=94=84?= =?UTF-8?q?=EB=A0=88=EC=9E=84=20=EC=97=B4=20=EC=9D=B4=EB=A6=84=20=EC=B6=94?= =?UTF-8?q?=EC=B6=9C=20=EB=A1=9C=EC=A7=81=20=EC=B5=9C=EC=A0=81=ED=99=94=20?= =?UTF-8?q?(colnames(df[cols])=20=EB=8C=80=EC=8B=A0=20intersect()=20?= =?UTF-8?q?=EC=82=AC=EC=9A=A9)?= 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 7d3c603f..82177d55 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. + +## 2026-08-20 - [데이터 프레임 열 이름 추출 최적화] +**Learning:** 데이터 프레임을 부분 집합으로 만들어 열 이름을 추출(예: `colnames(df[cols])`)하면 불필요한 O(N) 메모리 복사가 발생하여 성능이 저하됩니다. +**Action:** 데이터를 복사하지 않고 효율적으로 일치하는 열 이름을 추출하려면 `intersect(cols, colnames(df))`를 사용해야 합니다. 의도한 열 순서를 유지하려면 `cols`를 첫 번째 인자로 전달해야 합니다. diff --git a/R/aFIPC.R b/R/aFIPC.R index 62546519..fbec13c6 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: Avoid O(N) memory copy by using intersect() instead of dataframe subsetting + 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: Avoid O(N) memory copy by using intersect() instead of dataframe subsetting + 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)