Capítulo 13 Otimização de Código

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13.1 Otimizando Código em R

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13.2 Otimizando a Velocidade de Execução

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13.2.1 Perfil do Código R (profiling)

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13.2.2 Estratégias para Melhorar a Velocidade de Execução

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13.2.2.1 Use Operações Vetoriais

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13.2.2.2 Junção Repetitiva de dataframes

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13.2.3 Usando Código C ++ (pacote Rcpp)

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13.2.4 Usando Cacheeamento Local (pacote memoise)

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13.2.4.1 Usando Processamento Paralelo (pacote furrr)

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13.3 Exercícios


Q.2

Use o pacote Rcpp para escrever e usar uma função em linguagem C++ que irá adicionar elementos dos vetores x e y, elemento por elemento. A saída deve ser outro vetor de mesmo tamanho e com elementos iguais a operação x + y. Use a função identical para testar se todos os elementos de ambos os vetores são iguais.


Q.3

Use o pacote tictoc para comparar o desempenho da função anterior com o operador nativo +, e uma versão baseada em loops com pré-alocação. Qual alternativa apresenta menor tempo de execução e por quê? A versão Rcpp vence a versão em loop?


Q.4

Use o pacote memoise para criar uma versão memorizada de Quandl::Quandl. Use a nova função para importar dados para o Índice de Preços ao Consumidor dos Estados Unidos (código 'FRED/DDOE01USA086NWDB'). Quanto de ganho de velocidade em porcentagem você obtém da segunda chamada para a versão memorizada?