我原以为R有一个标准的开销用于存储对象（24个字节，似乎，至少对于整数向量），但一个简单的测试显示它比我意识到的更复杂 . 例如，采用长度为100的整数向量（使用随机抽样，希望避免任何sneaky sequence compression tricks that might be out there），我发现不同长度的向量可以具有相同的大小，如下所示：
> N = 100
> V = vector(length = 100)
> for(L in 1:N){
+ z = sample(N, L, replace = TRUE)
+ V[L] = object.size(z)
+ }
>
> options('width'=88)
> V
[1] 48 48 56 56 72 72 72 72 88 88 88 88 104 104 104 104 168 168 168 168
[21] 168 168 168 168 168 168 168 168 168 168 168 168 176 176 184 184 192 192 200 200
[41] 208 208 216 216 224 224 232 232 240 240 248 248 256 256 264 264 272 272 280 280
[61] 288 288 296 296 304 304 312 312 320 320 328 328 336 336 344 344 352 352 360 360
[81] 368 368 376 376 384 384 392 392 400 400 408 408 416 416 424 424 432 432 440 440
显示的 152 值给我留下了深刻的印象（观察：152 = 128 24，尽管280 = 256 24并不那么突出） . 有人可以解释这些分配是如何产生的吗？我无法在文档中找到明确的定义，尽管V单元出现了 .
1 回答
即使你尝试N < - 10000，所有值都会出现两次，除了长度为向量的矢量：
5到8（56字节）
9到12（72字节）
13到16（88字节）
17到32（152字节）
字节数出现两次这一事实来自于一个简单的事实，即内存分配为8个字节（在
?gc中称为Vcells），整数只占用4个字节 .接下来，R中对象的内部结构区分了用于分配内存的小向量和大向量 . 小矢量分配在大约2Kb的较大块中，而较大的矢量分别分配 . “小”向量由6个定义的类组成，基于长度，并且能够存储最多8,16,32,48,64和128字节的向量数据 . 由于整数只需要4个字节，因此您可以在这6个类中存储2个，4个，8个，12个，16个和32个整数 . 这解释了您看到的模式 .
额外的字节数用于标头（在
?gc中形成Ncells） . 如果你真的对这一切感兴趣，请阅读R Internals手册 .并且，正如您猜测的那样，24个额外字节来自标头（或Ncells） . 事实上它比这更复杂，但确切的细节可以在R internals手册中找到