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以下是我认为我在与使用gmp
包麻烦日常使用两种方案:R:困难操纵bigz矢量/列表
正常行为:
### example 1 (changing a subset of a vector)
> v1 <- rep(1,10)
> v1[3:7] <- 2:6
> v1
[1] 1 1 2 3 4 5 6 1 1 1
### example 2 (flattening a list to a vector)
> mylist1 <- list(1:5,6:10)
> unlist(mylist1)
[1] 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
GMP当量:
### example 1 (when changing a subset, the vector is lost)
> v2 <- as.bigz(rep(1,10))
> v2[3:7] <- as.bigz(2:6)
> v2
Big Integer ('bigz') 10 x 1 matrix:
[,1]
[1,] 1
[2,] 1
[3,] 2
[4,] 3
[5,] 4
[6,] 5
[7,] 6
[8,] 1
[9,] 1
[10,] 1
### example 2 (strange behavior when flattening)
> mylist2 <- list(as.bigz(1:5),as.bigz(6:10))
> unlist(mylist2)
[1] 05 00 00 00 01 .... ##### many more "raw"-like entries
这将是如果有GMP equival不错(即unlist.bigz),因为我们知道在R中“增长”的对象可能过于缓慢。大多数时候,我被迫宣布空bigz载体,不断添加到它想:
> v3 <- as.bigz(rep(1,2))
> v3 <- c(v3, as.bigz(2:6))
> v3 <- c(v3, as.bigz(rep(1,3)))
> v3
Big Integer ('bigz') object of length 10:
[1] 1 1 2 3 4 5 6 1 1 1
>
我通常声明与给定模式和长度的载体,但是当我试图用bigz
做到这一点矢量如:v4 <- as.bigz(vector(length=n))
,然后尝试填充矢量的子集,我得到像上面那样的结果(即有一列的矩阵)。这是非常不可取的。