为什么 expand.grid 比 data.table 的 CJ 快？

Question

> system.time(expand.grid(1:1000,1:10000))
   user  system elapsed 
   1.65    0.34    2.03 
> system.time(CJ(1:1000,1:10000))
   user  system elapsed 
   3.48    0.32    3.79 

Answer 1

感谢您报告此事。这已在 data.table 1.8.9 中得到修复。这是最新提交 (913) 的计时测试：

system.time(expand.grid(1:1000,1:10000))
# user system elapsed
# 1.420 0.552 1.987

system.time(CJ(1:1000,1:10000))
# user system elapsed
# 0.080 0.092 0.171

来自NEWS：

CJ() 在 1e6 行（例如）上快 90%，#4849。现在，输入在合并之前先排序，而不是在合并之后排序，并且使用 rep.int 而不是 rep（感谢 Sean Garborg 的想法、代码和基准测试），并且仅在 is.unsorted() 时才排序，#2321。

还可以查看新闻以了解其他值得注意的功能和错误修复；例如，CJ() 也获得了一个新的 sorted 参数。

Answer 2

Mnel 的猜测是正确的。 CJ 返回一个 data.table，其中每一列都是一个键。

> DT <- CJ(1:100,1:100)
> key(DT)
[1] "V1" "V2"

更公平的比较：

> system.time(CJ(1:1000,1:10000))
   user  system elapsed 
   3.40    0.25    3.73 
> system.time(data.table(expand.grid(1:1000,1:10000),key=c("Var1","Var2")))
   user  system elapsed 
   4.14    0.68    4.90 

Answer 3

它慢的真正原因是它没有关注 CJ 的默认使用：当参数向量满足 anyDuplicated(vector) == F 时。

也许其他人使用 CJ 的方式不同，但对于独特的向量，还有改进的余地：

速度比较

Unit: milliseconds
                  expr        min         lq     median         uq        max neval
    dt1 <- CJ(a, b, c) 2394.38929 2434.75660 2439.14362 2444.66607 2686.41990   100
dt2 <- fastCJ(a, b, c)   18.83701   25.33339   25.51254   25.70966   27.60622   100
Output identical: TRUE

代码

library(microbenchmark)
library(data.table)

repTE <- function(x, times, each) {
  rep.int(rep.int(x, times=rep.int(each, times=length(x))), times=times)
}
fastCJ <- function(...) {
  l <- lapply(list(...), sort.int, method="quick")
  seq_ct <- length(l)
  if (seq_ct > 1) {
    seq_lens <- vapply(l, length, numeric(1))
    tot_len <- prod(seq_lens)

    l <-lapply(
      seq_len(seq_ct),
      function(i) {
        if (i==1) {
          len <- seq_lens[1]
          rep.int(l[[1]], times=rep.int(tot_len/len, len))
        } else if (i < seq_ct) {
          pre_len <- prod(seq_lens[1:(i - 1)])
          repTE(l[[i]], times=pre_len, each=tot_len/pre_len/seq_lens[i])
        } else {
          rep.int(l[[seq_ct]], times=tot_len/seq_lens[seq_ct])
        }
      }
    )    
  } else {
    tot_len <- length(l[[1]])
  }

  setattr(l, "row.names", .set_row_names(tot_len))
  setattr(l, "class", c("data.table", "data.frame"))
  if (is.null(names <- names(seq_list))) {
    names <- vector("character", seq_ct)
  }
  if (any(tt <- names == "")) {
    names[tt] <- paste0("V", which(tt))
  }
  setattr(l, "names", names)
  data.table:::settruelength(l, 0L)
  l <- alloc.col(l)
  setattr(l, "sorted", names(l))

  return(l)
}

a <- factor(sample(1:1000, 1000))
b <- sample(letters, 26)
c <- runif(100)
print(microbenchmark( dt1 <- CJ(a, b, c), dt2 <- fastCJ(a, b, c)))
cat("Output identical:", identical(dt1, dt2))