Використання parSapply()

Раніше ми грали в таку гру:

Початково: total = 0.
Кидайте один кубик і додавайте результат до total.
Якщо total парне, обнуліть total.
Якщо total більше за 10, гра закінчується.

Гру можна змоделювати за допомогою функції play():

play <- function() {
  total <- no_of_rolls <- 0
  while(total < 10) {
    total <- total + sample(1:6, 1)

    # If even. Reset to 0
    if(total %% 2 == 0) total <- 0 
    no_of_rolls <- no_of_rolls + 1
  }
  no_of_rolls
}

Щоб змоделювати гру 100 разів, можна використати цикл for або sapply():

res <- sapply(1:100, function(i) play())

Це ідеальний кандидат для паралельного виконання!

Щоб зробити функції доступними на кластері, використовуйте функцію clusterExport(). Вона приймає кластер і рядок із назвою функції.

clusterExport(cl, "some_function")

Ця вправа є частиною курсу

Ефективне програмування R

Переглянути курс

Інструкції до вправи

Функцію play() уже визначено у вашому робочому просторі.

Створіть кластер за допомогою makeCluster(); встановіть кількість ядер рівною 2. Збережіть результат як cl.
Експортуйте функцію play() до кластера.
Перепишіть наведений вище виклик sapply() як parSapply().
Зупиніть кластер, використовуючи stopCluster().

Інтерактивна практична вправа

Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.

library("parallel")
# Create a cluster via makeCluster (2 cores)
cl <- ___

# Export the play() function to the cluster
___

# Re-write sapply as parSapply
res <- sapply(1:100, function(i) play())

# Stop the cluster
___

Редагувати та запускати код