如何通过矢量化迭代更新变量及其在 R 中的先前值？答案

【问题标题】：How to iteratively update an variable with its previous value in R with vectorization?如何通过矢量化迭代更新变量及其在 R 中的先前值？
【发布时间】：2016-03-27 19:57:41
【问题描述】：

我有一段这样的 R 代码

s<-vector()
s[1]=1
for(i in 2:10){
   ds= 1/i/s[i-1]
   s[i]= s[i-1]+ds
 }
 s

结果是：

 [1] 1.000000 1.500000 1.722222 1.867384 1.974485 2.058895 2.128281 2.187014
 [9] 2.237819 2.282505

以上是一个玩具示例，我正在尝试使用 s[i-1] 来更新 s[i]，请帮我解决这个问题，我尝试了以下方法：

s<-vector()
s[1]<-1
sapply(2:10,FUN = function(i){
   if(i==1){
      return(s[i])
   }
   ds<-1/i/s[i-1]
   #print(paste(i,s_new,ds,ds+s[i-1]))
   s[i]= s[i-1]+ds
   return(s[i])
   }
)

以上方法无效

【问题讨论】：

为什么不直接返回s[i-1]+ds？ s[i] <- s[i-1]+ds 的赋值只会在函数内部发生，而不是全局发生。
有时您只需要使用for 循环。如果速度太慢，您可能不得不用 C++ 或 FORTRAN 重写。那有什么问题？有一些技巧可以帮助for 提高循环速度，例如预定义向量，而不是像第一个示例那样增长它们。
@TARehman 我试过你说的，但还是不行。
对不起，我看到它时脑子里放了个屁。我现在明白了。你需要（我相信）<<-。

标签： r vectorization apply lapply sapply

【解决方案1】：

我认为使用<<- 可以让你直接分配给s 的全局版本。这不是我经常做的事情。请参阅this question，了解环境如何在 R 中工作的详细信息。

我并不喜欢下面的版本，主要是因为它混合了 return() 和直接赋值 <<-。此时，您似乎还不如使用 cmets 中提到的循环。

s <- vector()
s[1] <- 1

sapply(2:10,FUN = function(i){

    if(i == 1){

        return(s[i])
    }
    ds <- 1/i/s[i - 1]
    s[i] <<- s[i - 1] + ds
    }
)

【讨论】：

由于我尝试使用 S[i-1] 更新 S[i]，因此我没有更好的解决方案。如果你能改变这一点，那将非常有帮助
我很困惑。这个版本不做需要的吗？ s[i] <<- ... 应该为您提供 s[i] 的更新版本。
对不起，感谢您的 cmets，我认为您可以更改 S 的全局使用并提供此功能的更好版本。
哦。我认为，正如 Spacedman 所说，你只需要在这里循环。我不确定您还能如何做到这一点，因为这些值依赖于以前的值。