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。

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。

使用环境而不是列表来处理占用大量工作内存的对象集合。

原因是:每当列表结构的一个元素被修改时，整个列表都会被临时复制。如果列表的存储需求大约是可用工作内存的一半，这就会成为一个问题，因为这时必须将数据交换到慢速硬盘上。另一方面，环境不受这种行为的影响，它们可以类似于列表。

这里有一个例子:

get.data <- function(x)
{
  # get some data based on x
  return(paste("data from",x))
}

collect.data <- function(i,x,env)
{
  # get some data
  data <- get.data(x[[i]])
  # store data into environment
  element.name <- paste("V",i,sep="")
  env[[element.name]] <- data
  return(NULL)  
}

better.list <- new.env()
filenames <- c("file1","file2","file3")
lapply(seq_along(filenames),collect.data,x=filenames,env=better.list)

# read/write access
print(better.list[["V1"]])
better.list[["V2"]] <- "testdata"
# number of list elements
length(ls(better.list))

结合结构，如大。矩阵或数据。表允许修改其内容的地方，非常有效的内存使用可以实现。

基于@德克和@托尼的回答，我做了一个小小的更新。结果是在漂亮的大小值之前输出[1]，所以我取出了捕获。解决问题的输出:

.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.prettysize <- napply(names, function(x) {
    format(utils::object.size(x),  units = "auto") })
obj.size <- napply(names, utils::object.size)

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), ]
if (head)
    out <- head(out, n)

return(out)
}

# shorthand
lsos <- function(..., n=10) {
    .ls.objects(..., order.by="Size", decreasing=TRUE, head=TRUE, n=n)
}

lsos()

这并没有增加上面的内容，而是以我喜欢的简单和大量注释的风格编写的。它生成一个对象大小排序表，但没有上面例子中给出的一些细节:

#Find the objects       
MemoryObjects = ls()    
#Create an array
MemoryAssessmentTable=array(NA,dim=c(length(MemoryObjects),2))
#Name the columns
colnames(MemoryAssessmentTable)=c("object","bytes")
#Define the first column as the objects
MemoryAssessmentTable[,1]=MemoryObjects
#Define a function to determine size        
MemoryAssessmentFunction=function(x){object.size(get(x))}
#Apply the function to the objects
MemoryAssessmentTable[,2]=t(t(sapply(MemoryAssessmentTable[,1],MemoryAssessmentFunction)))
#Produce a table with the largest objects first
noquote(MemoryAssessmentTable[rev(order(as.numeric(MemoryAssessmentTable[,2]))),])

运行

for (i in 1:10) 
    gc(reset = T)

还可以帮助R释放未使用但仍未释放的内存。