前のエントリーでFizzBuzz問題がもっと速くなるのでは無いかと指摘したら、“エレガントではないけどと速いコード”を書いて頂けたので、他のコードとあわせて紹介したいと思います。遅い順に合計7種類。
1. @kos59125 氏 Type I
@kos59125 氏が説明用に示したオーソドックスなコードです（Rで解くFizzBuzz問題）。C言語等で実装すると、それなりの速度が出るパターンですが、Rでは遅いです。
fb1<-function(n){
fb<-character(n)
for(i in 1:n){
if(i%%3==0&&i%%5==0)
fb[i]<-"FizzBuzz"
else
if(i%%3==0)
fb[i]<-"Fizz"
else
if(i%%5==0)
fb[i]<-"Buzz"
else
fb[i]<-i
}
fb
}
2. @kos59125 氏 Type II
@kos59125 氏が説明用に示したapply関数を使ってみたパターンのようです（Rで解くFizzBuzz問題）。(1)より高速ですが、もっと高速化が可能です。
fb2<-function(n){
sapply(1:n,function(i){
if(i%%3==0&&i%%5==0)
"FizzBuzz"
else if(i%%3==0)
"Fizz"
else if(i%%5==0)
"Buzz"
else
i
})
}
3. @kos59125 氏 Type III
高速版として紹介されていたコードです（Rで解くFizzBuzz問題）。ややトリッキーですが、rep()を使って剰余演算なしにしている所が改良に思えます。しかし、まだ高速化できます。
fb3<-function(n){
isFizz<-rep(c(F,F,T),length=n)
isBuzz<-rep(c(F,F,F,F,T),length=n)
isNumber<-!isFizz&!isBuzz
fizz<-ifelse(isFizz,"Fizz","")
buzz<-ifelse(isBuzz,"Buzz","")
number<-ifelse(isNumber,1:n,"")
paste(fizz,buzz,number,sep="")
}
4. 裏 RjpWiki 短縮コード
ワンライナーになっていた、裏 RjpWikiの短縮版コードです（R らしく FizzBuzz）。ベクトル演算ですが、C言語のスカラー演算みたいにあっさりしていますね。
fb4 <- function(n){
i <- 1:n
ifelse(i %% 15 == 0, "FizzBuzz", ifelse(i %% 3 == 0, "Fizz", ifelse(i %% 5 == 0, "Buzz", i)))
}
5. uncorrelatedパターン
私が速度的に改良してみたコードです。(4)からifelse()を減らしてみたパターンが「RでFizzBuzz問題を高速化」だったのですが、まだifelse()が残っていたのでそれを削ります。
fb5 <- function(n){
i <- 1:n
l <- c(0, "Fizz", "Buzz", "FizzBuzz")
ii <- (0==i%%5)*2 + (0==i%%3)*1 + 1
r <- l[ii]; ns <- which(1==ii); r[ns] <- ns; r
}
6. 裏 RjpWiki 高速コード
速度的ならより高速にできると裏 RjpWikiの人が指摘してくれたコードです（R らしいかもしれないがエレガントではない FizzBuzz）。条件演算やループ処理が無いので高速です。またr[1:(l%/%3)*3]は、r[0==i%%3]とするより高速になるようです。
fb6 <- function(n){
r <- 1:n
l <- length(r)
r[1:(l%/%3)*3] <- "Fizz"
r[1:(l%/%5)*5] <- "Buzz"
r[1:(l%/%15)*15] <- "FizzBuzz"
r
}
なお1:(l%/%3)*3はseq(3,l,3)と書き直すと遅くなります。Rは速度的に実行してみるまで分からない所が多いですね。
7. 裏 RjpWiki 変態チック版
マニアックに改良がされていたので、追記します（もっと変態チックな FizzBuzz）。
fb7 <- function(limit){
ans3 <- rep(c("d", "d", "Fizz", "d", "Buzz", "Fizz",
"d", "d", "Fizz", "Buzz", "d", "Fizz",
"d", "d", "FizzBuzz"), ceiling(limit/15))[1:limit]
temp <- ans3=="d"
ans3[temp]<- which(temp)
return(ans3)
}
3と5と15の最小公倍数が15である事を利用しているのと、3と5の倍数で無い位置にdを配置し、which関数を使って後で置き換えているのが特色です。which関数の使いどころを初めて見た気がします。
8. ベンチマーク
100万回、ループしてみて速度を比較してみました。(6)がやはり高速です。添字のために大量の配列を作っているわけですが、ループ演算とifelse()のオーバーヘッドを考慮すると、微々たるコストしかないようです。
N <- 1000000
gc();gc();system.time({ fb1(N) })
gc();gc();system.time({ fb2(N) })
gc();gc();system.time({ fb3(N) })
gc();gc();system.time({ fb4(N) })
gc();gc();system.time({ fb5(N) })
gc();gc();system.time({ fb6(N) })
gc();gc();system.time({ fb7(N) })
| fb1 | fb2 | fb3 | fb4 | fb5 | fb6 | fb7 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 11.08秒 | 10.36秒 | 4.39秒 | 5.52秒 | 0.87秒 | 0.79秒 | 0.58秒 |
