问题描述
我想制作一个矩阵，我将制作过程放在下面。但是花了这么多时间。 有没有其他方法可以使用 foreach 和并行处理更快地获得相同的结果？
"""
library("foreach")
library("doParallel")
lambdas=seq(0.01,7,by = 0.01)
cl <- makeCluster(2) # create a cluster with 2 cores
registerDoParallel(cl) # register the cluster
nlambdas <-foreach(i = 1:1,.inorder=FALSE,.combine = 'cbind',.multicombine=TRUE,.packages = "quantreg") %dopar% {
first<-rep()
second<-rep()
third<-rep()
fourth<-rep()
for (m in 1:700) {
for (j in 1:700) {
for (n in 1:700) {
for (k in 1:700) {
first<-rbind(first,lambdas[m])
second<-rbind(second,lambdas[j])
third<-rbind(third,lambdas[n])
fourth<-rbind(fourth,lambdas[k])
}
}
}
}
lambda_total<-cbind(first,second,third,fourth)
}
stopCluster(cl)
"""
解决方法
您不需要并行处理，您只需要一个复杂度小于 (O**4) 且运算速度较慢的算法来组合此矩阵。
通过对四个向量进行重复排序，可以轻松构建相同的矩阵。但是，在您的情况下，有 700**4= 2.4e+11 个元素，这可能需要一些时间。
我仅使用向量 lambdas 中的 7 个不同值（总共 2401 个元素）来说明算法。
nsteps = 7
lambdas = seq(0.01,7,(7/nsteps))
h = rep(lambdas,nsteps**3)
i = rep(lambdas,nsteps**3)
j = rep(lambdas,nsteps**3)
k = rep(lambdas,nsteps**3)
ordering = order(k)
k = k[ordering]
k = k[ordering]
k = k[ordering]
k = k[ordering]
j = j[ordering]
j = j[ordering]
j = j[ordering]
i = i[ordering]
i = i[ordering]
h = h[ordering]
lambdas.total = cbind(first=h,second=i,third=j,fourth=k)
如果您的内存足够大，可以对长度>10**10 的向量进行排序，那么您可以立即对 lambda 执行 700 步。 不需要任何 for 循环。