在R中的另一个函数中定义和调用一个函数有什么好处？

FXQuantTrader 发表于 Dev

FXQuantTrader

方法1

f1 <- function(x)
{
    # Do calculation xyz ....

    f2 <- function(y)
    {
        # Do stuff...
        return(some_object)
    }

    return(f2(x))
}

方法2

f2 <- function(y)
{
    # Do stuff...

    return(some_object)
}

f3 <- function(x)
{
    # Do calculation xyz ....
    return(f2(x))
}

假定f1和f3都进行相同的计算并得出相同的结果。

与方法2相比，使用方法1调用有明显的优势吗？f1()f3()

在以下情况下某种方法更有利吗？

大数据正在传入和/或传出f2？
速度是一个大问题。例如，f1或f3在模拟中反复调用。

（方法1在软件包中似乎很常见，在另一个软件包中定义）

使用此方法的优点之一f1是，一旦调用完成（仅在或中调用），f2就不会在外部存在。f1f1f2f1f3

布罗迪

定义f2内部的好处f1：

f2仅在内部可见f1，如果仅在内部使用则很有f2用f1，尽管在包命名空间中这是有争议的，因为f2如果在外部将其定义，则不会导出
f2可以访问中的变量f1，这可能被视为好事或坏事：
- 很好，因为您不必通过函数接口传递变量，并且可以<<-用来实现记忆等内容。
- 坏，出于同样的原因...

缺点：

f2每次调用都需要重新定义f1，这会增加一些开销（不是很多开销，但是肯定有）

数据大小无关紧要，因为R不会复制数据，除非在两种情况下都对其进行了修改。正如缺点所指出的那样，定义“f2外部”f1应该更快一些，特别是如果您多次重复执行本来相对较低的开销操作。这是一个例子：

> fun1 <- function(x) {
+   fun2 <- function(x) x
+   fun2(x)
+ }
> fun2a <- function(x) x
> fun3 <- function(x) fun2a(x)
> 
> library(microbenchmark)
> microbenchmark(
+   fun1(TRUE), fun3(TRUE)
+ )
Unit: nanoseconds
       expr min    lq median    uq   max neval
 fun1(TRUE) 656 674.5  728.5 859.5 17394   100
 fun3(TRUE) 406 434.5  480.5 563.5  1855   100

在这种情况下，我们节省了250ns（编辑：差异实际上是200ns；无论您相信与否，其额外的设置{}都会fun1花费另外50ns）。数量不多，但是如果内部功能更复杂或您重复多次该功能，则可以累加。

本文收集自互联网，转载请注明来源。

如有侵权，请联系[email protected] 删除。