«Переполнение стека r Mapply» относится к распространенной ошибке, возникающей в программировании на R при использовании функции mapply, которая обычно вызвана тем, что применяемая функция возвращает объект большего размера, чем ожидалось. Сообщение об ошибке «переполнение стека» указывает на то, что размер возвращаемого объекта приводит к превышению лимита стека.

Вот несколько способов решения проблемы «переполнения стека r Mapply»:

1. Упростите функцию: проверьте, можно ли упростить или оптимизировать применяемую функцию для уменьшения использования памяти. Это может потребовать переписывания функции или использования альтернативных подходов.

2. Подмножество данных. Если функция применяется к большому набору данных, рассмотрите возможность разделения данных на более мелкие фрагменты и итеративного применения функции к каждому подмножеству.

data <- # large dataset
chunks <- split(data, 1:10)  # split data into 10 chunks
result <- lapply(chunks, function(chunk) {
  mapply(my_function, chunk)
})

3. Используйте параллельную обработку. Если ваша система имеет несколько ядер или процессоров, вы можете воспользоваться преимуществами параллельной обработки с помощью пакета parallelв R. Это позволит распределить рабочую нагрузку между несколькими ядрами, уменьшив использование памяти.

library(parallel)
data <- # large dataset
num_cores <- detectCores()
cl <- makeCluster(num_cores)
clusterExport(cl, "my_function")  # export the function to the workers
result <- parLapply(cl, data, function(x) {
  mapply(my_function, x)
})
stopCluster(cl)

4. Увеличить размер стека: вы можете попробовать увеличить размер стека в R, чтобы можно было использовать более крупные объекты. Это можно сделать с помощью параметра --max-ppsizeпри запуске R или путем изменения переменной среды R_MAX_PP_SIZE.

options(expressions = 50000)  # increase stack size
result <- mapply(my_function, arg1, arg2)

5. Оптимизация использования памяти. Проверьте свой код на предмет ненужного создания объектов или операций, интенсивно использующих память. Рассмотрите возможность оптимизации кода, чтобы минимизировать использование памяти, например, используя более эффективные структуры данных или предварительное выделение памяти, где это возможно.