r - 计算R中函数的复杂度

我需要用 R 计算长函数（600 线）的复杂度。我想要的结果可能如下所示

start calculate complexity
**My function**
End calculate complexity
result= " the complexity of this function is x

我认为我想念理解但我在基准测试中发现的只是计算运行时间

start.time <- Sys.time()
*****function*****
end.time <- Sys.time()
time.taken <- end.time - start.time
time.taken

这个函数只适用于向量

    complexity(x, scaleMin, scaleMax, width = 7, measure = "complexity", 
   rescale = FALSE)

是否有其他替代方案，或者我可以根据需要更新这些功能

标签： rfunctiontime-complexitycomplexity-theory

根据您对“复杂性”的想法，您有很多选择，仅举几例：

圈复杂度

通过程序源代码的线性独立路径数量的定量测量 - 例如由 cyclocomp 包实现：https ://cran.r-project.org/web/packages/cyclocomp/index.html

内存使用

Base R 提供了一个选项来分析内存使用（如果 R 是使用定义的 R_MEMORY_PROFILING 编译的）使用Rprofmem- 纯内存使用分析器。
采样内存分析utils::Rprof(..., memory.profiling = TRUE)
profvis - Rprof 的包扩展，对于经过的时间和内存都有非常好的图形输出 - https://cran.r-project.org/web/packages/profvis/index.html

所花费的时间

用许多方法来测量所花费的时间，例如，基函数system.time返回两次调用之间的差异，proc.time在该调用中它计算作为参数提供的表达式。最简单的用法：system.time(runif(10^8))
时间分析包，例如https://cran.r-project.org/package=microbenchmark或https://cran.r-project.org/package=bench