Худший грех: побочные эффекты или передача крупных объектов?

Помните свой Knuth. "Преждевременная оптимизация является корнем всего зла программирования".

Попробуйте бесплатную версию побочного эффекта. Посмотрите, удовлетворяет ли это Вашим целям производительности. Если это делает, большой, у Вас нет проблемы во-первых; если это не делает, то используйте побочные эффекты и запишите для следующего программиста, что Ваша рука была вызвана.

используйте переменные во внешней функции вместо глобальных переменных. Это получает Вас лучший из обоих подходов: Вы не видоизменяете глобальное состояние, и Вы не копируете большой комок данных. Если необходимо выйти рано, просто возвратите частичные результаты.

(См. раздел "Scope" в руководстве R: http://cran.r-project.org/doc/manuals/R-intro.html#Scope)

К вашему сведению вот полное демонстрационное игрушечное решение, которое избегает побочных эффектов:

outerfunc <- function(names) {
  templist <- list()
  for (aname in names) {
    templist[[aname]] <- innerfunc(aname)
  }
  templist
}

innerfunc <- function(aname) {
  retval <- NULL
  if ("one" %in% aname) retval <- c(1)
  if ("two" %in% aname) retval <- c(1,2)
  if ("three" %in% aname) retval <- c(1,2,3)
  retval
}

names <- c("one","two","three")

name_vals <- outerfunc(names)

for (name in names) assign(name, name_vals[[name]])

Это не будет иметь много значения к использованию памяти, таким образом, Вы могли бы также сделать код чистым.

Так как R имеет copy-modify для переменных, изменение глобального объекта будет иметь те же последствия памяти как отказывание, что-то в ответ оценивает.

Если Вы храните выводы в базе данных (или даже в файле) у Вас не будет проблем использования памяти, и данные будут инкрементно доступны, поскольку они создаются, а не только в конце. Быстрее ли это с базой данных, зависит, прежде всего, от того, сколько памяти Вы используете: сокращение, сборка "мусора", собирающаяся заплатить за стоимость записи в диск.

Существуют и время и профилировщики памяти в R, таким образом, Вы видите опытным путем, каково влияние.

Я не уверен, что понимаю вопрос, но у меня есть несколько решений.

1. В функции создайте список векторов и возврата это.

2. В функции создайте среду и сохраните все векторы в этом. Просто удостоверьтесь, что Вы возвращаете среду в случае ошибок.

в R:

help(environment)

# You might do something like this:

outer <- function(datasets) {
  # create the return environment
  ret.env <- new.env()
  for(set in dataset) {
    tmp <- inner(set)
    # check for errors however you like here.  You might have inner return a list, and
    # have the list contain an error component
    assign(set, tmp, envir=ret.env)
  }
  return(ret.env)
}

#The inner function might be defined like this

inner <- function(dataset) {
  # I don't know what you are doing here, but lets pretend you are reading a data file
  # that is named by dataset
  filedata <- read.table(dataset, header=T)
  return(filedata)
}

leif

Третий подход: внутренняя функция возвращает ссылку на большой массив, который следующий оператор в цикле затем разыменовывает и хранит везде, где этому было нужно (идеально с единственным хранилищем указателя а не при необходимости к memcopy целый массив).

Это избавляется и от побочного эффекта и от передачи большого datastructures.

Трудно сказать окончательно, не зная используемый язык/компилятор. Однако, если можно просто передать указатель/ссылку на объект, который Вы создаете, затем размер самого объекта не имеет никакого отношения к скорости вызовов функции. Управление этими данными в будущем могло быть другой историей.