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我正在寻找一种从表中删除所有支配行的快速方法(最好使用并行处理,以利用多核)。
“支配行”是指所有列中小于或等于另一行的行。例如,在下表中:
tribble(~a, ~b, ~c,
10, 5, 3,
10, 4, 2,
1, 4, 1,
7, 3, 6)
第 2 行和第 3 行是支配行(在这种情况下,它们都被第 1 行支配),应该被删除。第 1 行和第 4 行不被任何其他行支配,应保留,从而形成此表:
tribble(~a, ~b, ~c,
10, 5, 3,
7, 3, 6)
为了进一步说明,这里是我希望加速的代码类型:
table1 = as_tibble(replicate(3, runif(500000)))
colnames(table1) = c("a", "b", "c")
table2 = table1
for (i in 1:nrow(table1)) {
table2 = filter(table2,
(a > table1[i,]$a | b > table1[i,]$b | c > table1[i,]$c) |
(a == table1[i,]$a & b == table1[i,]$b & c == table1[i,]$c) )
}
filtered_table = table2
我有一些想法,但我想我会问是否有众所周知的包/函数可以做到这一点。
更新:这是上述代码的一个相当简单的并行化,但它提供了可靠的性能提升:
remove_dominated = function(table) {
ncores = detectCores()
registerDoParallel(makeCluster(ncores))
# Divide the table into parts and remove dominated rows from each part
tfref = foreach(part=splitIndices(nrow(table), ncores), .combine=rbind) %dopar% {
tpref = table[part[[1]]:part[[length(part)]],]
tp = tpref
for (i in 1:nrow(tpref)) {
tp = filter(tp,
(a > tpref[i,]$a | b > tpref[i,]$b | c > tpref[i,]$c |
(a == tpref[i,]$b & b == tpref[i,]$b & c == tpref[i,]$c) )
}
tp
}
# After the simplified parts have been concatenated, run a final pass to remove dominated rows from the full table
t = tfref
for (i in 1:nrow(tfref)) {
t = filter(t,
(a > tfref[i,]$a | b > tfref[i,]$b | c > tfref[i,]$c |
(a == tfref[i,]$a & b == tfref[i,]$b & c == tfref[i,]$c) )
}
return(t)
}
最佳答案
EDIT2:下面的优化版本。
我觉得你可以比这个解决方案做得更好,但这可能不是那么微不足道。在这里,我只是将每一行与其他每一行进行比较,我只是以降低内存利用率的方式来做,但执行时间复杂度几乎是 n
的二次方(几乎是因为 for 循环可以提前终止)...
library(doParallel)
n <- 50000L
table1 <- replicate(3L, runif(n))
num_cores <- detectCores()
workers <- makeCluster(num_cores)
registerDoParallel(workers)
chunks <- splitIndices(n, num_cores)
system.time({
is_dominated <- foreach(chunk=chunks, .combine=c, .multicombine=TRUE) %dopar% {
# each chunk has many rows to be checked
sapply(chunk, function(i) {
a <- table1[i,]
# this will check if any other row dominates row "i"
for (j in 1L:n) {
# no row should dominate itself
if (i == j)
next
b <- table1[j,]
if (all(b >= a))
return(TRUE)
}
# no one dominates "a"
FALSE
})
}
})
non_dominated <- table1[!is_dominated,]
我创建了并行任务 block ,以便每个并行工作线程在被调用时必须处理许多行,从而减少通信开销。我确实在我的系统中看到了相当大的并行化加速。
编辑:如果您确实有重复的行,我会事先使用 unique
删除它们。
在这个版本中,我们打乱了每个工作人员必须处理的行的索引,由于每个 worker 必须为每个 i
处理不同的负载,洗牌似乎有助于负载平衡。
使用 ordering
和 min_col_val
我们可以只检查在对应于 ordering
的列中绝对支配行 i
的行>,一旦违反该条件,break
就会退出循环。相比之下,它确实要快得多。
ids <- sample(1L:n)
chunks <- lapply(splitIndices(n, num_cores), function(chunk_ids) {
ids[chunk_ids]
})
system.time({
orderings <- lapply(1L:ncol(table1), function(j) { order(table1[, j], decreasing=TRUE) })
non_dominated <- foreach(chunk=chunks, .combine=c, .multicombine=TRUE, .inorder=FALSE) %dopar% {
chunk_ids <- sapply(chunk, function(i) {
a <- table1[i,]
for (col_id in seq_along(orderings)) {
ordering <- orderings[[col_id]]
min_col_val <- a[col_id]
for (j in ordering) {
if (i == j)
next
b <- table1[j,]
if (b[col_id] < min_col_val)
break
if (all(b >= a))
return(FALSE)
}
}
# no one dominates "a"
TRUE
})
chunk[chunk_ids]
}
non_dominated <- table1[sort(non_dominated),]
})
关于R:从表中删除支配行的快速方法是什么?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/50936938/
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