矢量化头（其（T> X）中，n = 1）对于x

的许多值I具有类似于R中的以下的情况：矢量化头（其（T> X）中，n = 1）对于x

t <- (1:100) * 15 
x <- c(134, 552, 864, 5000)

我想找到x中的每个值t> x的第一个指数是什么。

y <- numeric(length(x)) 
for (i in 1:length(x)) 
    y[i] <- which(t > x[i])[1] 

# y 
# [1] 9 37 58 NA

我被教导R中环是“坏的慢”，虽然这需要为一个相当大的X上运行的时间是不是一个致命弱点，我想：使用循环以下工作想知道是否有更好的方法？

2013-03-25 kai

R上的循环不是“不好和慢”。由于您预先分配了循环所填充的对象，因此循环非常好。 – Roland 2013-03-25 15:36:46

因此，循环中的主要开销是重新分配更改大小的对象，而不是处理循环（边界检查等）中固有的东西？ – kai 2013-03-30 00:40:47

是的。 'for'循环本身实际上非常高效。初学者经常在循环内部使用非常低效的代码（如增长一个对象），并让人误解循环很慢。当然，真正的矢量化函数（不包括'* apply'函数）总是比循环更快。 – Roland 2013-03-30 12:40:06

fun <- function(x){ 
    which(t > x)[1] 
} 

R > sapply(x, fun) 
[1] 9 37 58 NA

2013-03-25 15:11:53 liuminzhao

无需为此定义一个命名函数。 ;-) – 2013-03-25 15:21:12

啊。我试图为此做“应用”工作，但没有到达任何地方。 – kai 2013-03-25 15:25:01

或者使用'which.max'并删除'[1]' – hadley 2013-03-25 23:41:20

几乎相同：

require(functional) 
apply(matrix(t > rep(x, each=length(t)), length(t)), 2, Compose(which, Curry(append, Inf), min)) 
## [1] 9 37 58 Inf

2013-03-25 15:19:11

如果对象不是太大（所以RAM没有限制），则不需要*apply功能，这些功能都只是隐藏循环。

temp <- outer(x,t,'<') 
y <- length(t) - (rowSums(temp)-1) 
y[y>length(t)] <- NA 
#[1] 9 37 58 NA

2013-03-25 15:29:57 Roland

我很喜欢这个，但'temp'确实非常大。 – kai 2013-03-30 00:39:32

回答