为什么R中循环慢？

Question

我知道循环很慢R我应该试着用一种矢量化的方式去做事情。

但是，为什么？为什么循环慢apply是快吗？apply调用几个子函数-看起来不太快。

最新情况：很抱歉，这个问题是不恰当的。我把矢量化和apply..我的问题应该是，

“为什么矢量化更快？”

Answer 1

R中的循环是慢的，因为任何解释的语言都是慢的：每一次操作都会带来很多额外的负担。看R_execClosure在……里面eval.c(这是调用用户定义函数的函数)。它有近100行长，并执行各种操作-创建用于执行的环境，将参数分配到环境中，等等。想一想，在C中调用函数(将args推到堆栈、跳转、弹出args)时发生的事情要少得多。这就是为什么你会得到这样的时间安排(正如joran在评论中指出的那样，这实际上不是apply这太快了，这是内部C循环mean太快了。apply只是普通的旧R码)：A&nbsp;=&nbsp;matrix(as.numeric(1:100000))使用循环：0.342秒：system.time({ &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;Sum&nbsp;=&nbsp;0 &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;for&nbsp;(i&nbsp;in&nbsp;seq_along(A))&nbsp;{ &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;Sum&nbsp;=&nbsp;Sum&nbsp;+&nbsp;A[[i]] &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;} &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;Sum})使用SUM：无法测量的小：sum(A)这有点令人不安，因为，渐近地说，循环就像sum没有任何实际的理由，它应该是缓慢的，它只是做更多的额外工作，每次迭代。因此，请考虑：#&nbsp;0.370&nbsp;secondssystem.time({ &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;I&nbsp;=&nbsp;0 &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;while&nbsp;(I&nbsp;<&nbsp;100000)&nbsp;{ &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;10 &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;I&nbsp;=&nbsp;I&nbsp;+&nbsp;1 &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;}})#&nbsp;0.743&nbsp;seconds&nbsp;--&nbsp;double&nbsp;the&nbsp;time&nbsp;just&nbsp;adding&nbsp;parenthesessystem.time({ &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;I&nbsp;=&nbsp;0 &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;while&nbsp;(I&nbsp;<&nbsp;100000)&nbsp;{ &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;((((((((((10)))))))))) &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;I&nbsp;=&nbsp;I&nbsp;+&nbsp;1 &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;}})(这个例子是由拉德福德·尼尔)因为(在R中是一个运算符，实际上每次使用它时都需要一个名称查找：>&nbsp;`(`&nbsp;=&nbsp;function(x)&nbsp;2>&nbsp;(3)[1]&nbsp;2或者，一般来说，解释操作(在任何语言中)都有更多的步骤。当然，这些步骤也提供了好处：你不能做那，那个(在C.

Answer 2

循环不是总是慢的，而且apply是快速的。对此有一个很好的讨论2008年5月，R新闻杂志:尤伊·利格斯和约翰·福克斯。服务台：我怎样才能避免这个循环，或者让它更快？r新闻，8(1)：46-50，2008年5月。在“循环！”(从第48页开始)，他们说：许多关于R状态的评论认为使用循环是一个特别糟糕的主意。这不一定是真的。在某些情况下，很难编写向量化代码，或者向量化代码可能会消耗大量内存。他们还建议：在循环之前将新对象初始化为完整长度，而不是在循环中增加它们的大小。不要在循环中做可以在循环之外完成的事情。不要为了避免循环而避免循环。他们有一个简单的例子，其中for循环需要1.3秒，但是apply内存耗尽了。