31、高效简单移动平均线的实现

高效简单移动平均线的实现

1. R语言运行的瓶颈

在使用R语言时，可能会遇到一些导致运行速度变慢的瓶颈，主要包括以下两个方面：
- 内存交换问题 ：当R没有足够的RAM来将所有对象保存在内存中时，操作系统会执行交换操作。在R中，看起来好像所有数据都在内存中，但实际上数据会从硬盘读写。硬盘的读写操作比内存中的等效操作慢几个数量级，而且R无法告知用户这种情况的发生（这由操作系统完成）。要检测这种情况，需要关注操作系统提供的系统资源监控工具。当遇到这个问题时，R可能会看起来冻结或无响应，一旦出现这种情况，应想办法消除它。虽然这是列表中的第三个瓶颈，但一旦发生，它的破坏性是最大的，因为它在内存瓶颈的基础上又增加了磁盘输入/输出瓶颈。
- 单线程处理 ：R语言没有显式的并行结构，开箱即用的R安装无法利用多个CPU。即使在拥有64个CPU核心的强大服务器上安装R，它也只会使用其中一个核心。解决这个问题的方法是在实现中引入并行性，但这并非易事，需要深入的硬件和软件知识，并且通常依赖于执行实现的特定硬件。不过，R有很多包旨在为特定的R函数提供并行解决方案。

2. 代码性能的测量工具

在优化R代码之前，需要先测量代码的性能，有以下三种工具可以使用：
- Rprof() ：用于对代码进行性能分析，它是R语言内置的工具。在定期的时间间隔内，分析器会停止解释器，记录当前的函数调用栈，并将信息保存到文件中。之后可以查看这些信息的摘要，以找出实现中花费时间最多的部分。需要注意的是，Rprof()的结果是随机的，每次使用时结果会略有不同。使用方法是在调用要测量的代