我从不保存R工作区。我使用导入脚本和数据脚本，并将我不想经常重新创建的任何特别大的数据对象输出到文件。这样，我总是从一个新的工作空间开始，不需要清理大的物体。这是一个很好的函数。

确保在可重复的脚本中记录您的工作。不时地重新打开R，然后source()您的脚本。您将清除不再使用的任何东西，作为一个额外的好处，您将测试您的代码。

我喜欢Dirk的.ls.objects()脚本，但我总是眯着眼睛数大小列中的字符。所以我做了一些丑陋的hack，使它呈现出漂亮的格式大小:

.ls.objects <- function (pos = 1, pattern, order.by,
                        decreasing=FALSE, head=FALSE, n=5) {
    napply <- function(names, fn) sapply(names, function(x)
                                         fn(get(x, pos = pos)))
    names <- ls(pos = pos, pattern = pattern)
    obj.class <- napply(names, function(x) as.character(class(x))[1])
    obj.mode <- napply(names, mode)
    obj.type <- ifelse(is.na(obj.class), obj.mode, obj.class)
    obj.size <- napply(names, object.size)
    obj.prettysize <- sapply(obj.size, function(r) prettyNum(r, big.mark = ",") )
    obj.dim <- t(napply(names, function(x)
                        as.numeric(dim(x))[1:2]))
    vec <- is.na(obj.dim)[, 1] & (obj.type != "function")
    obj.dim[vec, 1] <- napply(names, length)[vec]
    out <- data.frame(obj.type, obj.size,obj.prettysize, obj.dim)
    names(out) <- c("Type", "Size", "PrettySize", "Rows", "Columns")
    if (!missing(order.by))
        out <- out[order(out[[order.by]], decreasing=decreasing), ]
        out <- out[c("Type", "PrettySize", "Rows", "Columns")]
        names(out) <- c("Type", "Size", "Rows", "Columns")
    if (head)
        out <- head(out, n)
    out
}

这是个好把戏。

另一个建议是尽可能使用内存效率高的对象:例如，使用矩阵而不是data.frame。

这并没有真正解决内存管理问题，但是一个不为人所知的重要函数是memory.limit()。可以使用memory.limit(size=2500)命令增加默认值，这里的大小以MB为单位。正如Dirk提到的，为了真正利用这一点，您需要使用64位。

Rm (list=ls())是一种让你保持诚实和保持事物可重复性的好方法。

如果真的想避免泄漏，应该避免在全局环境中创建任何大对象。

我通常做的是有一个函数来完成这项工作并返回NULL -所有数据都在这个函数或它调用的其他函数中读取和操作。