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撰寫高效 R 程式碼

哪些類型的問題適合使用平行運算？

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本練習屬於課程

撰寫高效 R 程式碼

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要讓程式碼跑得更快，先要知道它執行需要多久。本章將介紹如何為你的程式碼進行效能評測（benchmarking）。

Exercise 1: 歡迎！Exercise 2: R 版本 Exercise 3: 效能檢測 Exercise 4: 比較讀取 CSV 與 RDS 檔的時間 Exercise 5: 運算行為差異：「<-」與「="Exercise 6: 經過時間 Exercise 7: 相對時間 Exercise 8: 你的機器效能到底如何？Exercise 9: DataCamp 硬體 Exercise 10: 為 DataCamp 的機器做效能基準測試

R 的彈性很高，同一個問題常能用多種方式解決，而某些方式能比其他方式快上數個數量級。本章會帶你學會撰寫快速的 Base R 程式碼。

Exercise 1: 記憶體配置 Exercise 2: 為什麼這段程式碼很慢？Exercise 3: 計時：逐步擴充向量 Exercise 4: 計時 - 預先配置 Exercise 5: 向量化程式碼的重要性 Exercise 6: 向量化程式碼：乘法 Exercise 7: 向量化程式碼：計算對數總和 Exercise 8: 資料框與矩陣 Exercise 9: 資料框 vs. 矩陣 Exercise 10: 資料框與矩陣——欄選取 Exercise 11: 在資料框中選取一列 Exercise 12: 逐列計時

剖析有助於找出程式碼中的瓶頸。本章會示範如何使用 profvis 套件將瓶頸視覺化。

Exercise 1: 什麼是程式碼剖析 Exercise 2: 為函式做 Profiling Exercise 3: 哪裡卡住了？Exercise 4: Profvis 實戰 Exercise 5: Profvis：較大的範例 Exercise 6: 把 data frame 改成 matrix Exercise 7: 計算列總和 Exercise 8: 用 && 取代 &Exercise 9: Monopoly 概觀

有些問題在你的機器上使用多核心可以更快解決。本章將示範如何撰寫可平行執行的 R 程式碼。

Exercise 1: CPU：為什麼我們會有不只一顆 Exercise 2: 這台機器有多少個核心？Exercise 3: 哪些類型的問題適合使用平行運算？

當前練習

Exercise 4: 這個迴圈可以並行執行嗎（1）？Exercise 5: 這個迴圈可以平行執行嗎（2）？Exercise 6: parallel 套件 - parApply Exercise 7: 改用平行程式設計 Exercise 8: 改用 parApply Exercise 9: parallel 套件 - parSapply Exercise 10: 使用 parSapply()Exercise 11: 計時 parSapply()Exercise 12: 你可以寫出高效的 R 程式碼！