我正在实现一种算法，该算法涉及大量添加和删除集合中的内容。在 R 中，这很慢，因为据我所知，从向量中添加或删除内容很慢，因为必须重新分配整个向量。有没有更有效的方法？
编辑：我目前的解决方案是使用与集合中可以包含的事物列表长度相同的布尔向量，并将其用作成员表。
【问题讨论】：
标签： r vector performance
是的，还有更有效的方法。
这取决于您如何使用数据；你的用例。取出数据的顺序和放入的顺序一样，还是倒序，还是随机，还是排序？
对于FIFO，对于固定大小的数组使用circular buffer，或者对于完全动态的大小，使用deque（发音为deck）。 （这可能是你想要的。）
为了随机抓取数据，请考虑使用您从未调整大小的 1 列矩阵。调整大小很慢。
如果您需要有序集（例如c(3,2,5) -> c(2,3,5)），请查看tree or a heap。
【讨论】：
The R Inferno 的第 2 章对此有一些有趣的 cmets，包括周期性增长的对象以减少内存碎片和分配开销。
如果您知道集合的最终大小是多少，那么您建议的方法可能是最好的 - 即使用适当的成员向量来自整个宇宙的subset。很难知道什么是最好的，但没有确切地看到你正在尝试做什么。
【讨论】：
很难说出你想要什么。也许你真的想要像 push 和 pop 这样的堆栈命令。下面不是这样的。但这是一个快速的解决方案。
分配一个足够大的向量来容纳您需要的所有类型的项目。将每个值设置为 NA。添加项目很简单。删除项目再次将它们设置为 NA。使用向量就是na.omit(myVec)
myVec <- numeric (maxLength) # a vector of maximum length
is.na(myVec) <- 1:maxLength # set every item in myVec to NA
myVec[c(2,6,20)] <- 5 # add some values
na.omit(myVec)
#This will also work if you can initialize all of your values to something that you know you won't need.
【讨论】：
myVec <- rep(NA, maxLength) 更干净地替换了前两行。还有，大写是怎么回事？
如果可以，初始化一个向量，使其长度等于算法期间的最大长度可能会有所帮助。
例如
vec <- rep(NA,10)
vec[1:3] <- 1:3
vec[4:5] <- 4:5
vec[6:10] <- 6:10
而不是
vec <- 1:3
vec <- c(vec,4:5)
vec <- c(vec,6:10)
比较
> system.time({vec <- rep(NA,10^4); for (i in 1:(10^4)) vec[i] <- i })
user system elapsed
0.043 0.001 0.044
到
> system.time({vec <- NULL; for (i in 1:(10^4)) vec <- c(vec,i) })
user system elapsed
0.249 0.089 0.335
【讨论】：
eval/parse，用大括号表示就够了，即：system.time({vec <- rep(NA,10^4);for (i in 1:(10^4)) vec[i] <- i})