R语言里面如何高效编程

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出版社送了一本书（R语言）给我，就是这个《R语言实战》第三版，它已经是R语言领域的“老兵”了，几乎是人手一本。

新鲜出炉的第三版，更新也很大，全面拥抱了ggplot体系。对我来说，比较新的知识点可能是一些小技巧，这里借花献佛给大家。

高效编程

在R里面为什么尽量使用向量化编程

在R语言中，向量化编程是一种高效的编程方式，它可以提高代码的执行速度和可读性。这是因为R是一种基于向量的语言，其内部函数和操作都是为向量运算设计的。当你使用向量化操作时，R可以一次性处理整个向量，而不是逐个处理向量中的元素，这大大提高了计算效率。

以下是一些使用向量化编程的优点：

  1. 效率：向量化操作通常比循环更快，因为R的内部函数是用C和Fortran编写的，这些语言在处理向量运算时比R更快。
  2. 简洁性：向量化操作可以使代码更简洁，更易于阅读和理解。比如，你可以用一行向量化操作替换一个复杂的循环结构。
  3. 易于使用：R的许多函数都支持向量化操作，这使得向量化编程更加方便。
  4. 可读性：向量化操作可以提高代码的可读性，因为它们更接近我们的数学思维方式。

假设我们有一个数值向量，我们想要将向量中的每个元素都乘以2。如果我们使用循环来实现这个操作，代码可能会是这样的：

# 创建一个数值向量
vec <- 1:5

# 使用循环来乘以2
for (i in 1:length(vec)) {
 vec[i] <- vec[i] * 2
}
print(vec)

这段代码会正确地执行，但是它并不是最高效的方式。如果我们使用向量化操作，代码会变得更简洁，也更快：

# 创建一个数值向量
vec <- 1:5

# 使用向量化操作来乘以2
vec <- vec * 2
print(vec)

这两段代码的结果是相同的，但是向量化版本的代码更简洁，也更快。这是因为R的内部函数（在这个例子中是乘法操作符）是用C和Fortran编写的，这些语言在处理向量运算时比R更快。当然了，这只是一个简单的例子，但是向量化编程的优势在处理更复杂的问题时会更加明显。例如，如果你需要对一个大型数据集进行复杂的数据处理和分析，使用向量化操作通常会比使用循环更快，也更易于编写和理解。

R语言里面为什么要避免反复调整对象大小

在R语言中，每次你增加或减少一个对象的大小时，R实际上是创建一个新的对象，然后复制旧对象的内容到新对象中。这个过程在计算上是非常昂贵的，特别是当你处理大型数据结构时，比如大型向量或数据框。

例如，如果你在一个循环中反复向一个向量添加元素，那么每次添加元素时，R都会创建一个新的向量，复制旧向量的内容，并添加新元素。这会导致大量的计算时间被浪费在复制数据上，而不是在实际的数据处理上。

为了避免这种情况，你应该尽可能地预先分配你需要的所有空间。例如，如果你知道你需要一个长度为1000的向量，那么你应该一开始就创建一个长度为1000的向量，而不是开始时创建一个空向量，然后在一个循环中反复添加元素。这种预先分配空间的策略可以显著提高R的性能，特别是在处理大型数据结构时。

假设我们想要创建一个包含1到1000000的向量。

一种方法是开始时创建一个空向量，然后在循环中逐个添加元素。这种方法的代码可能如下：

vec <- c()
for (i in 1:1000000) {
 vec <- c(vec, i)
}

另一种方法是预先分配一个长度为1000000的向量，然后在循环中填充元素。这种方法的代码可能如下：

vec <- vector(length = 1000000)
for (i in 1:1000000) {
 vec[i] <- i
}

如果你比较这两种方法的运行时间，你会发现第二种方法（预先分配空间）的运行时间要比第一种方法（反复调整对象大小）快得多。这是因为在第一种方法中，每次循环时R都需要创建一个新的向量并复制旧向量的内容，这在计算上是非常昂贵的。而在第二种方法中，向量的大小在循环开始前就已经确定，所以R可以更有效地管理内存，从而提高计算速度。

R语言里面如何并行处理独立的任务

在R中，你可以使用多种方式进行并行处理。其中一种常见的方式是使用parallel包，它是R的基础包之一，所以你不需要额外安装。以下是一个简单的例子，展示了如何使用parallel包的mclapply函数来并行处理一个任务列表：

# 加载parallel包
library(parallel)

# 定义一个函数，这个函数将在并行处理中使用
my_function <- function(x) {
 # 这里可以是任何你想并行处理的任务
 return(x^2)
}

# 创建一个要处理的数据列表
my_data <- list(1, 2, 3, 4, 5)

# 使用mclapply函数进行并行处理
# mc.cores参数定义了要使用的核心数
results <- mclapply(my_data, my_function, mc.cores = 2)

# 打印结果
print(results)

在这个例子中，my_function函数被并行应用到my_data列表的每一个元素上。mc.cores参数定义了要使用的核心数。结果是一个列表，其中包含了每个任务的结果。

需要注意的是，mclapply函数在Windows系统上可能无法工作，因为它依赖于Unix的fork系统调用。如果你在Windows上工作，你可以使用parallel包的parLapply函数，它在所有系统上都可以工作，但使用起来稍微复杂一些。

此外，还有一些其他的R包，如foreach、future和doParallel等，也提供了并行处理的功能，你可以根据你的具体需求选择使用。

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