Ich habe das Benchmarking durchgeführt sample
Funktion in R verglichen und mit ihr verglichen igraph:sample_seq
und auf ein seltsames Ergebnis gestoßen.
Wenn ich so etwas wie:
library(microbenchmark)
library(igraph)
set.seed(1234)
N <- 55^4
M <- 500
(mbm <- microbenchmark(v1 = {sample(N,M)},
v2 = {igraph::sample_seq(1,N,M)}, times=50))
Ich bekomme ein Ergebnis wie dieses:
Unit: microseconds
expr min lq mean median uq max neval
v1 21551.475 22655.996 26966.22166 23748.2555 28340.974 47566.237 50
v2 32.873 37.952 82.85238 81.7675 96.141 358.277 50
Aber wenn ich zum Beispiel renne,
set.seed(1234)
N <- 100^4
M <- 500
(mbm <- microbenchmark(v1 = {sample(N,M)},
v2 = {igraph::sample_seq(1,N,M)}, times=50))
Ich bekomme ein viel schnelleres Ergebnis für sample
:
Unit: microseconds
expr min lq mean median uq max neval
v1 52.165 55.636 64.70412 58.2395 78.636 88.120 50
v2 39.174 43.504 62.09600 53.5715 73.253 176.419 50
Es scheint, dass wenn N
eine Potenz von 10 (oder eine andere spezielle Zahl?) sample
Viel schneller ist als andere kleinere N
, die keine Potenzen von 10 sind. Ist dies das erwartete Verhalten oder fehlt mir etwas?