Fix large matrix

[YoheiKakiuchi]

https://github.com/euslisp/EusLisp/pull/139 にも関係するんですが、 verticesをN行３列 行列にしているんですが、Nが大きくなるとロード時間が Nx3要素のfloat-vectorに比べて大幅に時間がかかることがわかりました。 なのでベクトルを読んでから行列に入れています。 これでjaxon_redのロード時間が半分くらいになります。

[k-okada]

On Sat, Sep 26, 2015 at 3:47 PM, Yohei Kakiuchi notifications@github.com wrote:

verticesをN行３列 行列にしているんですが、Nが大きくなるとロード時間が Nx3要素のfloat-vectorに比べて大幅に時間がかかることがわかりました。 なのでベクトルを読んでから行列に入れています。

であれば，リーダで治せませんか？

◉ Kei Okada

[YoheiKakiuchi]

リーダー見ているところですが、遅いのはリード自体ではなくて、その後のmatrixをつくるところですね。 ちゃんとプロファイルしてないですが、カンでみると、fill-initial-contentsの (elt seq i) が遅そうですね。 https://github.com/euslisp/EusLisp/blob/master/lisp/l/array.l#L71 seq (この場合は、行列の#2fを除いたリストのリスト)が入っていて、 長いリストのeltは遅いので。

[garaemon]

memsetがあれば良いということでしょうか?

[YoheiKakiuchi]

memsetがあれば良いということでしょうか?

#2f( (0 0 ... ) ... ) ) をリードするときに、 ( (0 0 ... ) ... ) ) としてリードしている[1]ので、 flattenしてベクトルにして(dolistができれば速度は同じくらいかも)という処理が必要かなと思います。

[1]のリストのリード部分を専用に作り変えるのは、そこそこ大事業な気がします。

[garaemon]

なるほど、リストのeltが遅いんですね。 巧みにcar/cdrを駆使すれば出来そうな気もしますが

[k-okada]

@YoheiKakiuchi

make-matrix 2 2 '(#f(1 2) #f(3 4))

でも遅いのかな． https://github.com/euslisp/EusLisp/blob/EusLisp-9.23/lisp/l/array.l#L124

[YoheiKakiuchi]

#2f(...) がこのPRの前の方法(方法１) fvector-replace がこのPRの方法(方法２) make-matrix N 3 '(#f(.... が make-matrix 2 2 '(#f(1 2) #f(3 4)) この方法です。(方法３)

N = 100,1000,3000,10000,30000,100000 で時間を調べました。 1000以下だと方法２が遅いです。それより大きくなると逆転してもっとも小さいのが方法２です。 方法１と方法３はN^2のオーダー（方法３はもっと悪いかも）で方法２はNのオーダーのように見えます。

結論としては、大きいオーダーでは有効で、小さいオーダーではそもそも差が小さいので現状の方法２が良いように思います。

Time for creating matrix [second]

method / matrix size	100	1000	3000	10000	30000	100000
#2f(...)	0.000194	0.006028	0.017283	0.096926	0.803124	8.70069
fvector-replace	0.004523	0.004375	0.005983	0.011543	0.026517	0.08314
make-matrix N 3 '(#f(....	0.000267	0.002115	0.011014	0.091801	0.795989	15.8223