Як змінюється час обробки залежно від розміру даних?

Якщо ви обробляєте всі елементи двох наборів даних, і один з них більший, то більший набір даних оброблятиметься довше. Однак варто розуміти, що ця різниця не завжди прямо пропорційна збільшенню розміру. Тобто, якщо у вас є два набори даних, і один у два рази більший за інший, це не гарантує, що його обробка триватиме вдвічі довше. Це може бути у 1,5 раза довше або навіть у чотири рази довше. Усе залежить від операцій, які використовуються для обробки набору даних.

У цій вправі ви використаєте пакет microbenchmark, який розглядали в курсі Writing Efficient R Code.

Примітка: Числа подано в науковій нотації $$1e5 = 1 * 10^5 = 100,000$$

Ця вправа є частиною курсу

Масштабована обробка даних в R

Переглянути курс

Інструкції до вправи

Підключіть пакет microbenchmark.
Скористайтеся функцією microbenchmark(), щоб порівняти час сортування випадкових векторів.
Викличте plot() для mb.

Інтерактивна практична вправа

Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.

# Load the microbenchmark package
___

# Compare the timings for sorting different sizes of vector
mb <- ___(
  # Sort a random normal vector length 1e5
  "1e5" = sort(rnorm(1e5)),
  # Sort a random normal vector length 2.5e5
  "2.5e5" = sort(rnorm(2.5e5)),
  # Sort a random normal vector length 5e5
  "5e5" = sort(rnorm(5e5)),
  "7.5e5" = sort(rnorm(7.5e5)),
  "1e6" = sort(rnorm(1e6)),
  times = 10
)

# Plot the resulting benchmark object
___(mb)

Редагувати та запускати код