⚡ Bolt: Optimize repeated which() logical subsetting overhead

.jules/bolt.md

@@ -10,3 +10,6 @@
 ## 2026-07-11 - R 언어에서 루프 내 벡터 동적 확장 및 조건부 탐색 최적화
 **Learning:** R에서 for 루프 내에 동적으로 벡터 크기를 늘리면서 (`vector[i] <- value`) 조건을 검사하는 것은 O(N^2)의 복사 오버헤드(copy-on-modify)를 발생시키며 매 반복마다 `match()` 스캔을 수행하면 성능 저하를 초래합니다.
 **Action:** 루프 외부에 벡터화된 `match()`를 한 번만 수행하여 유효한 인덱스를 찾고, 벡터 인덱싱(`vector[idx]`)으로 한 번에 데이터를 추출하여 불필요한 루프 오버헤드 및 동적 메모리 재할당을 방지하여 O(1) 수준으로 성능을 개선해야 합니다.
+## 2024-07-12 - R 언어에서 데이터프레임 서브셋팅 시 불필요한 which() 및 반복 평가 제거
+**Learning:** 데이터 프레임의 특정 로우(row)를 변경할 때 `df[which(df$col == "val"), ]`와 같이 `which()`를 사용하면 내부적으로 추가 함수 호출 및 논리 벡터 평가 오버헤드가 발생합니다. 또한, 여러 값을 업데이트하기 위해 동일한 조건식을 연속으로 사용하면 매번 동일한 O(N) 논리 벡터 평가가 중복해서 일어납니다. 불필요한 `paste0("GROUP")` 호출도 오버헤드를 더합니다.
+**Action:** `which()`를 생략하고 직접 논리 인덱싱(`df$col == "val"`)을 사용하며, 동일한 조건식을 두 번 이상 연속으로 사용할 경우 해당 논리 벡터를 변수에 캐싱(`idx <- df$col == "val"`)하여 여러 번 재사용함으로써 중복된 O(N) 선형 스캔을 피하고 성능을 최적화해야 합니다. 또한 불필요한 문자열 연산을 제거합니다.

R/aFIPC.R

@@ -598,19 +598,15 @@ autoFIPC <-
     # Preserve mirt's structural estimability flags. Forcing every row TRUE
     # frees boundary parameters such as 2PL g/u and makes the Hessian unstable.
 
-    NewScaleParms[which(NewScaleParms$item == paste0('GROUP')), "est"] <-
-      FALSE
-    OldScaleParms[which(OldScaleParms$item == paste0('GROUP')), "est"] <-
-      FALSE
+    NewScaleParms[NewScaleParms$item == 'GROUP', "est"] <- FALSE
+    OldScaleParms[OldScaleParms$item == 'GROUP', "est"] <- FALSE
 
-    NewScaleParms[which(NewScaleParms$name == "COV_11"), "est"] <-
-      TRUE
-    OldScaleParms[which(OldScaleParms$name == "COV_11"), "est"] <-
-      TRUE
+    NewScaleParms[NewScaleParms$name == "COV_11", "est"] <- TRUE
+    OldScaleParms[OldScaleParms$name == "COV_11", "est"] <- TRUE
 
     if (itemtype == 'Rasch') {
-      NewScaleParms[which(NewScaleParms$name == "a1"), "est"] <- FALSE
-      OldScaleParms[which(OldScaleParms$name == "a1"), "est"] <- FALSE
+      NewScaleParms[NewScaleParms$name == "a1", "est"] <- FALSE
+      OldScaleParms[OldScaleParms$name == "a1", "est"] <- FALSE
     }
 
     #IPD
@@ -814,8 +810,8 @@ autoFIPC <-
       length(attr(newFormModel@ParObjects$lrPars, 'parnum')) != 0 &&
         length(attr(oldFormModel@ParObjects$lrPars, 'parnum')) != 0
     ) {
-      newBetaIdx <- which(NewScaleParms$item == 'BETA')
-      oldBetaIdx <- which(OldScaleParms$item == 'BETA')
+      newBetaIdx <- NewScaleParms$item == 'BETA'
+      oldBetaIdx <- OldScaleParms$item == 'BETA'
 
       NewScaleParms[newBetaIdx, "value"] <-
         OldScaleParms[oldBetaIdx, "value"]
@@ -853,18 +849,18 @@ autoFIPC <-
     if (forceNormalZeroOne) {
       freeMEAN <- F
 
-      NewScaleParms[which(NewScaleParms$name == "COV_11"), "est"] <-
-        FALSE
-      OldScaleParms[which(OldScaleParms$name == "COV_11"), "est"] <-
-        FALSE
-      NewScaleParms[which(NewScaleParms$name == "MEAN_11"), "est"] <-
-        FALSE
-      OldScaleParms[which(OldScaleParms$name == "MEAN_11"), "est"] <-
-        FALSE
-      NewScaleParms[which(NewScaleParms$name == "COV_11"), "value"] <-
-        1
-      OldScaleParms[which(OldScaleParms$name == "MEAN_11"), "value"] <-
-        0
+      new_cov11_idx <- NewScaleParms$name == "COV_11"
+      old_cov11_idx <- OldScaleParms$name == "COV_11"
+      new_mean11_idx <- NewScaleParms$name == "MEAN_11"
+      old_mean11_idx <- OldScaleParms$name == "MEAN_11"
+
+      NewScaleParms[new_cov11_idx, "est"] <- FALSE
+      OldScaleParms[old_cov11_idx, "est"] <- FALSE
+      NewScaleParms[new_mean11_idx, "est"] <- FALSE
+      OldScaleParms[old_mean11_idx, "est"] <- FALSE
+
+      NewScaleParms[new_cov11_idx, "value"] <- 1
+      OldScaleParms[old_mean11_idx, "value"] <- 0
     }
     if (freeMEAN == T) {
       LinkedModelSyntax <-
@@ -875,10 +871,8 @@ autoFIPC <-
           'MEAN = F1'
         ))
 
-      NewScaleParms[which(NewScaleParms$name == "MEAN_1"), "est"] <-
-        TRUE
-      OldScaleParms[which(OldScaleParms$name == "MEAN_1"), "est"] <-
-        TRUE
+      NewScaleParms[NewScaleParms$name == "MEAN_1", "est"] <- TRUE
+      OldScaleParms[OldScaleParms$name == "MEAN_1", "est"] <- TRUE
     } else {
       LinkedModelSyntax <-
         mirt::mirt.model(paste0(