【Rを高速化】大規模データを処理するときは事前にデータ領域を確保しておけ！

Rではベクトルに要素を追加する際に、「動的拡張」と「事前領域確保」の2つの方法があります。今回の、教訓は

　処理を高速化したければ、事前に領域を確保しろ！

ということです。「動的拡張」と「事前領域確保」について説明し、Rスクリプトで数値実験を行ってパフォーマンスの違いを見てみます。

1. 動的拡張

　動的拡張は、ベクトルを空の状態から始め、要素を1つずつ追加していく方法です。しかし、Rではベクトルは固定長のデータ構造であり、サイズ変更が必要になるたびに新しいベクトルが作られ、既存の要素がコピーされます。そのため、サイズが大きくなるにつれて計算コストが増加し、処理速度が低下します。

動作イメージ

　1つの本棚に本を1冊ずつ追加するたびに、新しい本棚を作り直して本を移動する。

2. 事前領域確保

　事前に必要なサイズのベクトルを作成し、その中に値を格納する方法です。これにより、新しいベクトルの作成とコピーのオーバーヘッドを回避できます。

動作イメージ

　最初から適切なサイズの本棚を用意し、そこに本を順番に並べる。

数値実験

Rスクリプトを用いて、動的拡張と事前領域確保の速度を比較します。

動的拡張: c() 関数を使って、1つずつ要素を追加。
事前領域確保: numeric() で必要な長さのベクトルを作成し、要素を代入。

# ベクトルの長さ
n <- 100000

# 動的拡張の計測
start_time_dynamic <- Sys.time()
vec_dynamic <- c()
for (i in 1:n) {
  vec_dynamic <- c(vec_dynamic, i)  # 要素を1つずつ追加
}
end_time_dynamic <- Sys.time()
time_dynamic <- as.numeric(difftime(end_time_dynamic, start_time_dynamic, units = "secs"))
print(paste("動的拡張の時間:", time_dynamic, "秒"))

# 事前領域確保の計測
start_time_preallocated <- Sys.time()
vec_preallocated <- numeric(n)  # 事前に領域を確保
for (i in 1:n) {
  vec_preallocated[i] <- i  # 既存の領域に直接代入
}
end_time_preallocated <- Sys.time()
time_preallocated <- as.numeric(difftime(end_time_preallocated, start_time_preallocated, units = "secs"))
print(paste("事前領域確保の時間:", time_preallocated, "秒"))

# 結果比較（修正）
speed_ratio <- time_dynamic / time_preallocated
print(paste("速度比（動的拡張 / 事前領域確保）:", speed_ratio))

　私のPC環境では、

[1] "動的拡張の時間: 8.14010691642761 秒"
[1] "事前領域確保の時間: 0.186532974243164 秒"
[1] "速度比（動的拡張 / 事前領域確保）: 43.638970264936

40倍以上、実行時間が違います！

　1秒と40秒、1分と40分、1時間と40時間、どれも大きな差です。人生の時間を無駄にしないために、やるべきことは事前領域確保です。

実験結果の予想と考察

1. 動的拡張の問題点

c(vec, new_element) を繰り返すたびに、新しいベクトルが作られ、すべての要素がコピーされるため、計算コストが急増する。
特にnが大きくなると、メモリの再配置が頻発し、劇的に遅くなる。

2. 事前領域確保のメリット

初めから十分なサイズのベクトルを確保することで、コピーのコストを削減。
ループ内で単に値を代入するだけなので、計算効率が高い。

まとめ

方法	メリット	デメリット
動的拡張	コードが直感的で書きやすい	計算コストが大きく、処理時間が長い
事前領域確保	メモリ効率が良く、処理が速い	初めに必要なサイズを決める必要がある