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この組み込みループを高速化する必要があります。どうすればよいですか?

for(M_P in 0:9)
{
for(M_D in 0:(9-M_P))
{
for(M_A in 0:(9-M_P-M_D))
{
  for(M_CC in 0:(9-M_P-M_D-M_A))
  {
    for(M_CD in (9-M_P-M_D-M_A-M_CC))
    {


      for(G_D in 0:9)
      {
        for(G_A in 0:(9-G_D))
        {
          for(G_CC in 0:(9-G_D-G_A))
          {
            for(G_CD in (9-G_D-G_A-G_CC))
            {


              for(S_D in 0:9)
              {
                for(S_A in 0:(9-S_D))
                {
                  for(S_CC in 0:(9-S_D-S_A))
                  {
                    for(S_CD in (9-S_D-S_A-S_CC))
                    {


                      for(Q_P in 0:3)
                      {
                        for(Q_D in 0:(3-Q_P))
                        {
                          for(Q_A in 0:(3-Q_P-Q_D))
                          {
                            for(Q_CC in 0:(3-Q_P-Q_D-Q_A))
                            {
                              for(Q_CD in (3-Q_P-Q_D-Q_A-Q_CC))
                              {

どうすれば計算できますか? 私は初心者ですが、4コアを持っているマルチコアやアプライに何か問題があると聞きました。Rstudioを使用しています。助けてください。メンズありがとう！

PS : 残りのコードが必要かどうか教えてください。しかし、それは * と + を使用した単純な計算であり、すべての M_P、M_D などを使用しています。一晩放置すると、終了する可能性はありますか? その中にいくつかのループを追加したいので、このすべてをさらに3回または10回実行する必要があります:s

4

1 に答える 1

0

変数M_xx、G_xx、S_xxおよびQ_xxは独立しています。また、多くの一致する値が生成されます。これら 4 つの変数を別々のループに分割し、一意の値のみを考慮してすべての組み合わせを生成しました。コードを参照してください。

M <- NULL

for(M_P in 0:9) for(M_D in 0:(9-M_P)) for(M_A in 0:(9-M_P-M_D)) for(M_CC in 0:(9-M_P-M_D-M_A)) for(M_CD in (9-M_P-M_D-M_A-M_CC))
{
    M[length(M)+1] <- 1.1*M_P+2.1*M_D+3.1*M_A+4.1*M_CC+4*M_CD
}

G <- NULL

for(G_D in 0:9) for(G_A in 0:(9-G_D)) for(G_CC in 0:(9-G_D-G_A)) for(G_CD in (9-G_D-G_A-G_CC))
{
    G[length(G)+1] <- 2*G_D+5*G_A+1.5*G_CC+3*G_CD
}

S <- NULL

for(S_D in 0:9) for(S_A in 0:(9-S_D)) for(S_CC in 0:(9-S_D-S_A)) for(S_CD in (9-S_D-S_A-S_CC))
{
    S[length(S)+1] <- 5*S_D+4*S_A+3*S_CC+6*S_CD
}

Q <- NULL

for(Q_P in 0:3) for(Q_D in 0:(3-Q_P)) for(Q_A in 0:(3-Q_P-Q_D)) for(Q_CC in 0:(3-Q_P-Q_D-Q_A)) for(Q_CD in (3-Q_P-Q_D-Q_A-Q_CC))
{
    Q[length(Q)+1] <- 2*Q_P+3*Q_D+2.2*Q_A+3*Q_CC+4*Q_CD
}

max(apply(expand.grid(unique(M), unique(G), unique(S), unique(Q)), 1, sum))
于 2013-06-04T14:03:15.843 に答える