为什么R不能分配与Python一样多的RAM？还是有不同的解释？

问题描述

我正在听这个Youtube post，并顺利运行了在GoogleColab上发布的代码：

modprobe

但是当我在R中尝试类似的计算时，我在RStudio和GoogleColab（Google VM）中遇到了大小限制：

import numpy as np
import math

def get_primes(n_min,n_max):
  result = []
  for x in range(max(n_min,2),n_max):
    has_factor = False
    for p in range(2,int(np.sqrt(x)) + 1):
        if x % p == 0:
          has_factor = True
          break
    if not has_factor:
        result.append(x)
  return result

get_primes(10**12,10**12+1000)

解决方法

谢谢@Jean_FrançoisFabre在我的脑海里植入了这个bug，让我整个下午都在想他的评论：

它与R无关。不要使用p

是的，一旦我弄清楚如何消除巨大的空向量，一切都很好：

get_primes <- function(n_min,n_max){
  options(scipen=999)
    result = vector()
      if(n_min<=2) result <- c(result,2)
      for (x in seq(max(n_min,2),n_max)){
        has_factor <- F
        for (p in seq(2,ceiling(sqrt(x)))){
          if(x %% p == 0) has_factor <- T
          if(has_factor == T) break
          }
        if(has_factor==F) result <- c(result,x)
        }
    result
}

system.time({them_primes <- get_primes(1e12,1e12+1000)})
# user  system elapsed 
# 17.41    0.00   17.44 

them_primes
 [1] 1000000000039 1000000000061 1000000000063 1000000000091 1000000000121
 [6] 1000000000163 1000000000169 1000000000177 1000000000189 1000000000193
[11] 1000000000211 1000000000271 1000000000303 1000000000331 1000000000333
[16] 1000000000339 1000000000459 1000000000471 1000000000537 1000000000543
[21] 1000000000547 1000000000561 1000000000609 1000000000661 1000000000669
[26] 1000000000721 1000000000751 1000000000787 1000000000789 1000000000799
[31] 1000000000841 1000000000903 1000000000921 1000000000931 1000000000933
[36] 1000000000949 1000000000997