使用proc.time函数计算 R 代码的运行时间

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本文介绍了如何使用R内置的proc.time函数来衡量代码的运行时间,包括用户模式、系统模式和墙钟时间。通过示例展示了计算斐波那契数列的运行时间,强调了该函数在代码性能评估和优化中的作用。

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使用proc.time函数计算 R 代码的运行时间

R 是一种用于统计分析和数据可视化的编程语言。在编写 R 代码时,我们经常需要了解代码的运行时间,以评估代码的性能和优化程序。幸运的是,R 提供了一个内置函数 proc.time(),可以帮助我们准确测量代码的运行时间。

proc.time() 函数返回一个包含各个进程的时间信息的列表。我们可以利用这些信息计算出代码的运行时间。列表中的元素包括:

  • user:CPU 在用户模式下消耗的时间,即代码执行的时间。
  • system:CPU 在系统模式下消耗的时间,即代码执行期间操作系统所使用的时间。
  • elapsed:自上次调用 proc.time() 起经过的墙钟时间。

下面是一个示例,展示了如何使用 proc.time() 函数计算 R 代码的运行时间:

# 创建一个计算斐波那契数列的函数
fibonacci <- function(n) {
  if (n <= 1)
    return(n)
  else
    return(fibonacci(n - 1) + fibonacci(n - 2))
}

# 计算斐波那契数列第20项的值并测量运行时间
start_time <- proc.time()
result &l
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