对于 R 中的大型必要循环，“while 循环”是否应该优于“for 循环”？答案

【问题标题】：Should "while loops" be preferred to "for loops" for large, necessary loops in R?对于 R 中的大型必要循环，“while 循环”是否应该优于“for 循环”？
【发布时间】：2010-11-17 08:36:06
【问题描述】：

意识到循环在 R 中通常并不理想，有时它们是必要的。

写大循环时，不

for (i in 1:large_number)

浪费内存，因为必须创建大小为 large_number 的向量？

这会使 while 循环成为大型必要循环的最佳选择吗？

【问题讨论】：

标签： r loops for-loop while-loop

【解决方案1】：

首先，很多“循环不好”的讨论源于黑暗时代，当时循环实际上实现效率较低，尤其是在某些版本的 S-Plus 中。

也就是说，虽然您关于需要大型索引对象的评论是正确的，但您也可以使用

apply 系列中的函数，例如 sapply、lapply 或 tapply，用于展开您的结构
相对较新的iterators 包也避免了您提到的作为内存限制的大向量
Ra 'accelerated R' variant and its jit package 可以显着加速简单循环。

作为额外的好处，选项 1 和 2 提供了在合适的系统上使用 CRAN 包 snow、multicore 或 NWS 中的工具并行执行循环的路径，仅举几例。

【讨论】：

Dirk，我最近阅读了 Ihaka & Lang 的一篇论文（“回到未来：Lisp 作为统计计算系统的基础）”，其中 R 循环与 Python 相比是不利的。与 CLOS 相比，它们都比较慢。我在四处询问 R 是否会成为一种功能语言。你怎么看？？
这里没有添加见解，抱歉。一方面，您拥有 R 的庞大用户群并且需要向后兼容，另一方面您希望尝试新功能。我认为变化只会是进化的，而不是革命性的。