एक सौंदर्यवादी लेकिन प्रदर्शन-उन्मुख दृष्टिकोण से इसका जवाब देने के लिए, मैंने उपरोक्त सभी सुझावों को एक बेंचमार्क के माध्यम से रखा है । सटीक होने के लिए, मैंने सुझावों पर विचार किया है
x[length(x)]mylast(x), जहाँ mylastR ++ के माध्यम से C ++ फ़ंक्शन कार्यान्वित किया जाता है,tail(x, n=1)dplyr::last(x)x[end(x)[1]]]rev(x)[1]
और उन्हें विभिन्न आकारों के यादृच्छिक वैक्टर (10 ^ 3, 10 ^ 4, 10 ^ 5, 10 ^ 6, और 10 ^ 7) पर लागू किया। इससे पहले कि हम संख्याओं को देखें, मुझे लगता है कि यह स्पष्ट होना चाहिए कि कुछ भी जो अधिक इनपुट आकार के साथ बिल्कुल धीमा हो जाता है (यानी, कुछ भी जो ओ (1) नहीं है) एक विकल्प नहीं है। यहाँ कोड है कि मैं इस्तेमाल किया है:
Rcpp::cppFunction('double mylast(NumericVector x) { int n = x.size(); return x[n-1]; }')
options(width=100)
for (n in c(1e3,1e4,1e5,1e6,1e7)) {
x <- runif(n);
print(microbenchmark::microbenchmark(x[length(x)],
mylast(x),
tail(x, n=1),
dplyr::last(x),
x[end(x)[1]],
rev(x)[1]))}
यह मुझे देता है
Unit: nanoseconds
expr min lq mean median uq max neval
x[length(x)] 171 291.5 388.91 337.5 390.0 3233 100
mylast(x) 1291 1832.0 2329.11 2063.0 2276.0 19053 100
tail(x, n = 1) 7718 9589.5 11236.27 10683.0 12149.0 32711 100
dplyr::last(x) 16341 19049.5 22080.23 21673.0 23485.5 70047 100
x[end(x)[1]] 7688 10434.0 13288.05 11889.5 13166.5 78536 100
rev(x)[1] 7829 8951.5 10995.59 9883.0 10890.0 45763 100
Unit: nanoseconds
expr min lq mean median uq max neval
x[length(x)] 204 323.0 475.76 386.5 459.5 6029 100
mylast(x) 1469 2102.5 2708.50 2462.0 2995.0 9723 100
tail(x, n = 1) 7671 9504.5 12470.82 10986.5 12748.0 62320 100
dplyr::last(x) 15703 19933.5 26352.66 22469.5 25356.5 126314 100
x[end(x)[1]] 13766 18800.5 27137.17 21677.5 26207.5 95982 100
rev(x)[1] 52785 58624.0 78640.93 60213.0 72778.0 851113 100
Unit: nanoseconds
expr min lq mean median uq max neval
x[length(x)] 214 346.0 583.40 529.5 720.0 1512 100
mylast(x) 1393 2126.0 4872.60 4905.5 7338.0 9806 100
tail(x, n = 1) 8343 10384.0 19558.05 18121.0 25417.0 69608 100
dplyr::last(x) 16065 22960.0 36671.13 37212.0 48071.5 75946 100
x[end(x)[1]] 360176 404965.5 432528.84 424798.0 450996.0 710501 100
rev(x)[1] 1060547 1140149.0 1189297.38 1180997.5 1225849.0 1383479 100
Unit: nanoseconds
expr min lq mean median uq max neval
x[length(x)] 327 584.0 1150.75 996.5 1652.5 3974 100
mylast(x) 2060 3128.5 7541.51 8899.0 9958.0 16175 100
tail(x, n = 1) 10484 16936.0 30250.11 34030.0 39355.0 52689 100
dplyr::last(x) 19133 47444.5 55280.09 61205.5 66312.5 105851 100
x[end(x)[1]] 1110956 2298408.0 3670360.45 2334753.0 4475915.0 19235341 100
rev(x)[1] 6536063 7969103.0 11004418.46 9973664.5 12340089.5 28447454 100
Unit: nanoseconds
expr min lq mean median uq max neval
x[length(x)] 327 722.0 1644.16 1133.5 2055.5 13724 100
mylast(x) 1962 3727.5 9578.21 9951.5 12887.5 41773 100
tail(x, n = 1) 9829 21038.0 36623.67 43710.0 48883.0 66289 100
dplyr::last(x) 21832 35269.0 60523.40 63726.0 75539.5 200064 100
x[end(x)[1]] 21008128 23004594.5 37356132.43 30006737.0 47839917.0 105430564 100
rev(x)[1] 74317382 92985054.0 108618154.55 102328667.5 112443834.0 187925942 100
यह तुरंत कुछ भी शामिल करता है revया endचूंकि वे स्पष्ट रूप से नहीं हैं O(1)(और परिणामस्वरूप अभिव्यक्तियों का मूल्यांकन एक गैर-आलसी फैशन में किया जाता है)। tailऔर dplyr::lastहोने से दूर नहीं हैं, O(1)लेकिन वे भी की तुलना में काफी धीमी हैं mylast(x)और x[length(x)]। चूँकि mylast(x)यह धीमी है x[length(x)]और कोई लाभ प्रदान नहीं करता है (बल्कि, यह रिवाज है और किसी खाली वेक्टर को इनायत से नहीं संभालता है), मुझे लगता है कि उत्तर स्पष्ट है: कृपया उपयोग करेंx[length(x)] ।