Éder, utilizando a função intersect() o tempo de processamento reduziu pela
metade.
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### início do código
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load(‘ver2.RData”)
grupo <- list()
system.time({
for(k in 2:length(ver2)){
grp <- sort(unique((ver2[[k-1]]$grupo))) ### qtde de grupos no ano t-1
grp2 <- sort(unique((ver2[[k]]$grupo))) ### qtde de grupos no ano t
RES <- LAB <- list()
for (i in grp) {
for (j in grp2) {
RES <-
append(RES,list(length(intersect(ver2[[k-1]]$name[ver2[[k-1]]$grupo==i],
ver2[[k]]$name[ver2[[k]]$grupo==j]))))
LAB <- append(LAB, paste(i,j, sep='-'))
}}
grupo[[k]] <- data.frame(label=sapply(LAB, "["), qtde=sapply(RES, sum))
grupo[[k]] <- subset(grupo[[k]],qtde>0)
#
grupo[[k]]$t.grupo <- as.numeric(gsub('-.*','',grupo[[k]]$label))
grupo[[k]]$t.ano <- min(ver2[[k]]$year)+k-2
grupo[[k]]$tp1.grupo <- as.numeric(gsub('^.-','',grupo[[k]]$label))
grupo[[k]]$tp1.ano <- min(ver2[[k]]$year)+k-1
}
})
grupo[[8]] # resultado para o ano de 1985
###
### fim
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Quanto ao tempo total de processamento, em:
RES <- append(RES,list(length(intersect(ver2[[k-1]]$name[ver2[[k-1]]$grupo==i],
ver2[[k]]$name[ver2[[k]]$grupo==j]))))
o tempo gasto é de aproximadamente 72% do total, enquanto em:
LAB <- append(LAB, paste(i,j, sep=‘-'))
o tempo gasto é de aproximadamente 22% do tempo total.
Penso então que para melhorar o código é necessário ter uma função que compare
elementos entre grupos mais rápida que intersect(). Alguém conhece alguma?
Att
Roney
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Leia o guia de postagem (http://www.leg.ufpr.br/r-br-guia) e forneça código
mínimo reproduzível.
