Какова временная сложность выборки?

Используя аргументы по умолчанию, какова временная сложность sample? Т.е. как время работы sample(1:N) растет с увеличением N?

Документация для примера находится здесь, но не указана временная сложность.

Вы можете просмотреть исходный код функции: github.com/wch/r-source/blob/… Он выглядит пропорционально N, если предположить, что вы не меняете размер, не разрешаете замену или не устанавливаете вероятности для каждого элемента.

MrFlick 15.08.2024 23:36

Здесь есть обсуждение (следите за всей веткой)

Ben Bolker 15.08.2024 23:39
Стоит ли изучать PHP в 2023-2024 годах?
Стоит ли изучать PHP в 2023-2024 годах?
Привет всем, сегодня я хочу высказать свои соображения по поводу вопроса, который я уже много раз получал в своем сообществе: "Стоит ли изучать PHP в...
Поведение ключевого слова "this" в стрелочной функции в сравнении с нормальной функцией
Поведение ключевого слова "this" в стрелочной функции в сравнении с нормальной функцией
В JavaScript одним из самых запутанных понятий является поведение ключевого слова "this" в стрелочной и обычной функциях.
Приемы CSS-макетирования - floats и Flexbox
Приемы CSS-макетирования - floats и Flexbox
Здравствуйте, друзья-студенты! Готовы совершенствовать свои навыки веб-дизайна? Сегодня в нашем путешествии мы рассмотрим приемы CSS-верстки - в...
Тестирование функциональных ngrx-эффектов в Angular 16 с помощью Jest
В системе управления состояниями ngrx, совместимой с Angular 16, появились функциональные эффекты. Это здорово и делает код определенно легче для...
Концепция локализации и ее применение в приложениях React ⚡️
Концепция локализации и ее применение в приложениях React ⚡️
Локализация - это процесс адаптации приложения к различным языкам и культурным требованиям. Это позволяет пользователям получить опыт, соответствующий...
Пользовательский скаляр GraphQL
Пользовательский скаляр GraphQL
Листовые узлы системы типов GraphQL называются скалярами. Достигнув скалярного типа, невозможно спуститься дальше по иерархии типов. Скалярный тип...
0
2
52
1
Перейти к ответу Данный вопрос помечен как решенный

Ответы 1

Ответ принят как подходящий

В моем тестировании выглядит линейным, если N > 30 000, где среднее время выборки для 10 выборок из 1:N составляет около 0,5 микросекунды на значение в диапазоне. При меньшем N, по-видимому, возникают накладные расходы, из-за которых время на выборку увеличивается.

sample_range = 10^seq(2, 7, 0.05)

take_sample <- function(n) {
    test <- microbenchmark::microbenchmark(
              sample(n, 10), times = 100, unit = "microseconds")
    avg = mean(test$time)
    data.frame(n, avg)
  }

# takes about 20 sec on my machine
sample_results <- lapply(sample_range, take_sample)

Затем, чтобы показать эти результаты:

library(tidyverse)
bind_rows(sample_results) |>
  mutate(microsec_per_range = avg / n) |>
  ggplot(aes(n, microsec_per_range)) +
  geom_point() +
  expand_limits(y = 0) +
  scale_x_log10(breaks = c(10^(2:7), 3*10^(2:7)),
                labels = scales::comma_format()) +
  scale_y_continuous(breaks = c(0, 0.3, 1, 3, 10, 30, 100),
                     trans = scales::pseudo_log_trans(sigma = 0.1))

Другие вопросы по теме