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⚡ Bolt: stats::na.omit 대신 논리 연산 합산(sum(!is.na)) 사용으로 NA 제외 카운팅 성능 최적화 #364

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⚡ Bolt: stats::na.omit 대신 논리 연산 합산(sum(!is.na)) 사용으로 NA 제외 카운팅 성능 최적화 #364

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fd26a14
⚡ Bolt: stats::na.omit 대신 논리 연산 합산(sum(!is.na)) 사용으로 NA 제외 카운팅 성능 최적화
seonghobae Sep 11, 2026
ba3485e
⚡ Bolt: stats::na.omit 대신 논리 연산 합산(sum(!is.na)) 사용으로 NA 제외 카운팅 성능 최적화
seonghobae Sep 11, 2026
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3 changes: 3 additions & 0 deletions .jules/bolt.md
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Expand Up @@ -16,3 +16,6 @@
## 2025-02-12 - R 언어에서 반복적인 mirt 모델 생성 시 불필요한 데이터프레임 부분집합 추출 최적화
**Learning:** R에서 데이터프레임의 특정 열을 추출하는 작업(`df[cols]`)은 O(N)의 메모리 복사를 수반합니다. `autoFIPC`에서 `mirt` 모델의 파라미터를 설정하거나 호출하는 과정 중에 `newformXDataK[colnames(newFormModel@Data$data)]` 코드가 반복해서 사용되었고, 심지어 `ncol()`을 위해 단순히 개수를 구할 때도 사용되어 불필요한 메모리 할당과 오버헤드를 초래했습니다.
**Action:** 조건문이나 반복문 내부에서 불필요하게 데이터프레임 부분집합 연산이 반복되지 않도록 외부에서 한 번만 `linkedFormData <- newformXDataK[colnames(newFormModel@Data$data)]`로 캐싱(caching)한 뒤, `ncol(linkedFormData)`와 `data = linkedFormData` 형태로 재사용하여 메모리 복사와 O(N) 오버헤드를 방지해야 합니다.
## 2024-07-13 - R 언어에서 stats::na.omit 오버헤드를 논리 연산 합산으로 최적화
**Learning:** R에서 고유값 중 NA를 제외한 개수를 셀 때 `length(stats::na.omit(unique(x)))`를 사용하면, `stats::na.omit` 내부의 메소드 디스패치(method dispatch)와 `na.action` 속성 할당(attribute allocation)으로 인해 불필요한 연산 및 메모리 오버헤드가 발생합니다.
**Action:** NA가 아닌 값의 개수만 필요한 경우, `sum(!is.na(unique(x)))`와 같은 논리형 배열의 합(vectorized logical summing)으로 대체하여 오버헤드를 없애고 연산 속도를 대폭(O(N) 상수 인자 개선) 향상시킵니다.
4 changes: 2 additions & 2 deletions R/aFIPC.R
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Expand Up @@ -770,8 +770,8 @@ autoFIPC <-
if (
!is.na(newFormItemName) &&
!is.na(oldFormItemName) &&
(length(stats::na.omit(unique(newFormModel@Data$data[, newFormItemName]))) ==
length(stats::na.omit(unique(oldFormModel@Data$data[, oldFormItemName]))))
(sum(!is.na(unique(newFormModel@Data$data[, newFormItemName]))) ==
sum(!is.na(unique(oldFormModel@Data$data[, oldFormItemName]))))
) {
message(
'applying ',
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