From 17c0dd2779dc3557e4da035c7bcaf6c104482abf Mon Sep 17 00:00:00 2001
From: seonghobae <8172694+seonghobae@users.noreply.github.com>
Date: Sat, 10 Oct 2026 22:19:29 +0000
Subject: [PATCH] =?UTF-8?q?=E2=9A=A1=20Bolt:=20=EA=B3=A0=EC=9C=A0=ED=95=9C?=
 =?UTF-8?q?=20NA=EA=B0=80=20=EC=95=84=EB=8B=8C=20=EA=B0=92=EC=9D=98=20?=
 =?UTF-8?q?=EA=B0=9C=EC=88=98=20=EA=B3=84=EC=82=B0=20=EC=B5=9C=EC=A0=81?=
 =?UTF-8?q?=ED=99=94?=
MIME-Version: 1.0
Content-Type: text/plain; charset=UTF-8
Content-Transfer-Encoding: 8bit

---
 .jules/bolt.md | 4 ++++
 R/aFIPC.R      | 5 +++--
 R/surveyFA.R   | 3 ++-
 3 files changed, 9 insertions(+), 3 deletions(-)

diff --git a/.jules/bolt.md b/.jules/bolt.md
index 7d3c603f..7d87a004 100644
--- a/.jules/bolt.md
+++ b/.jules/bolt.md
@@ -16,3 +16,7 @@
 ## 2025-02-12 - R 언어에서 반복적인 mirt 모델 생성 시 불필요한 데이터프레임 부분집합 추출 최적화
 **Learning:** R에서 데이터프레임의 특정 열을 추출하는 작업(`df[cols]`)은 O(N)의 메모리 복사를 수반합니다. `autoFIPC`에서 `mirt` 모델의 파라미터를 설정하거나 호출하는 과정 중에 `newformXDataK[colnames(newFormModel@Data$data)]` 코드가 반복해서 사용되었고, 심지어 `ncol()`을 위해 단순히 개수를 구할 때도 사용되어 불필요한 메모리 할당과 오버헤드를 초래했습니다.
 **Action:** 조건문이나 반복문 내부에서 불필요하게 데이터프레임 부분집합 연산이 반복되지 않도록 외부에서 한 번만 `linkedFormData <- newformXDataK[colnames(newFormModel@Data$data)]`로 캐싱(caching)한 뒤, `ncol(linkedFormData)`와 `data = linkedFormData` 형태로 재사용하여 메모리 복사와 O(N) 오버헤드를 방지해야 합니다.
+
+## 2024-05-24 - Optimize unique non-NA value counting
+**Learning:** Using `length(stats::na.omit(unique(x)))` or `length(unique(stats::na.omit(x)))` in R incurs significant overhead due to S3 method dispatch and attribute allocation from `na.omit`.
+**Action:** Use the faster, vectorized logical approach `sum(!is.na(unique(x)))` to count unique non-NA values efficiently.
diff --git a/R/aFIPC.R b/R/aFIPC.R
index 62546519..5094f884 100644
--- a/R/aFIPC.R
+++ b/R/aFIPC.R
@@ -770,8 +770,9 @@ autoFIPC <-
       if (
         !is.na(newFormItemName) &&
         !is.na(oldFormItemName) &&
-          (length(stats::na.omit(unique(newFormModel@Data$data[, newFormItemName]))) ==
-            length(stats::na.omit(unique(oldFormModel@Data$data[, oldFormItemName]))))
+          # ⚡ Bolt: Replace length(stats::na.omit(unique())) with sum(!is.na(unique())) to avoid S3 method dispatch overhead
+          (sum(!is.na(unique(newFormModel@Data$data[, newFormItemName]))) ==
+            sum(!is.na(unique(oldFormModel@Data$data[, oldFormItemName]))))
       ) {
         message(
           'applying ',
diff --git a/R/surveyFA.R b/R/surveyFA.R
index f60fffd8..01331e7e 100644
--- a/R/surveyFA.R
+++ b/R/surveyFA.R
@@ -83,7 +83,8 @@ surveyFA <- function(
   response_data <- as.data.frame(data)
   response_data <-
     response_data[, vapply(response_data, function(column) {
-      nunique <- length(unique(stats::na.omit(column)))
+      # ⚡ Bolt: Replace length(unique(stats::na.omit())) with sum(!is.na(unique())) to avoid S3 method dispatch overhead
+      nunique <- sum(!is.na(unique(column)))
       nunique >= 2L
     }, logical(1L))]