R语言高性能编程（二）

接着上一篇

一、减少内存使用的简单方法
1、重用对象而不多占用内存 y <- x 是指新变量y指向包含X的那个内存块，只有当y被修改时才会复制到新的内存块，
一般来说只要向量没有被其他对象引用，就可以正常修改，以避免复制向量带来的CPU和RAM开销。按照程序属于来说，R是按值传递，
应该避免使用sort 类似的函数，会返回一个副本，资源开销至少和原对象一样大，甚至更大
2、删除不在需要的中间数据
注意 在调用rm()的时候，内存不会被立即释放并交还到操作系统，而是在必要的时候，或者当已删除对象的内存量超过阈值的时候，
由R的垃圾回收器自动释放内存
3、运行时计算值而不是永久性存储值
4、交换活跃数据和非活跃数据 将一些数据保存到磁盘，saveRDSP readRDS

二、使用有限内存处理大型数据集
1、使用节约内存的数据结构
R存储数据结构的方式？ 对所有数据类型来说，向量是最基本的结构单元，提供了多种原子向量类型（logic，integer，numeric，complex，character，raw）
很多其他数据结构都可以从这些向量类型构建，R内部存储结构的本质就是向量
2、稀疏矩阵 包含大量的零值或者空值 sparse参数
3、对称矩阵 dspmatrix
4、比特向量 R中的逻辑值占4个字节或32个比特位，而比特向量仅用一个比特位存储每个逻辑值。减少32倍，但是不适合存储NA值（bit包）
5、使用内存映射文件并以块的形式处理数据 数据不管怎么优化 大到放不进内存中的时候 就需要以memory -mapped file 的形式存储到磁盘
分块计算 ，然后合并结构，是否容易实现 取决于算法本身
bigmemory big.matrix 支持很多R矩阵上的操作 支持big.matrix对象的cran包 biganalytics  bigtabulate
ff 和 ffbase 已做过简单的数据测试 本机16G 内存 I7700的U  可支持2亿数据量的 分块计算 是一个很考验算法的难题

--------------------截止到这里 我们已经学习了串行R代码的各种优化，下面介绍利用CPU多核 并行计算

未完待续.....