小编Jos*_*osh的帖子

我想就我的以下代码的结构提供输入。想知道是否需要以不同的方式组织它以更快地执行。具体来说，我是否需要在嵌套循环中以不同的方式使用foreach和dopar。目前，内部循环是大部分工作（ddply 有 1-8 个细分变量，每个变量有 10-200 个级别），这就是我并行运行的内容。为简单起见，我省略了代码细节。

有任何想法吗？我的代码（如下组织的）确实有效，但在 6 核 41gb 机器上需要几个小时。数据集不是那么大（< 20k 记录）。

for(m in 1:length(Predictors)){  # has up to three elements in the vector

  # construct the dataframe based on the specified predictor
  # subset the original dataframe based on the breakdown variables, outcome, predictor and covariates

  for(l in 1:nrow(pairwisematrixReduced)){  # this has 1-6 rows;subset based on correct comparison groups

    # some code here

    cl <- makeCluster(detectCores())  
    registerDoParallel(cl) 

    for (i in 1:nrow(subsetting_table)){  # this table …