如何使用Reduce从函数列表中创建新函数？

Question

我想添加一些函数f1,f2,...,fn,这样我就有了一个新函数,它产生f(x)= f1(x)+ ... + fn(x)(称为逐点加法).所以我有一个功能列表并尝试过

Reduce("funadd",fun.list)

funadd定义的地方

funadd <- function(f1,f2){
    retfun <- function(x){
        f1(x)+f2(x)
    }
    retfun
}

在两个函数上测试funadd时,它可以完美运行.但是,当我尝试评估Reduce命令的结果时,我收到错误

Error: evaluation nested too deeply: infinite recursion / options(expressions=)?

Answer 1

有趣的是,Reduce这不起作用......请注意"手动减少"有效:

f <- function(x) x^2
g <- function(x) x^3
h <- function(x) x^4
x <- runif(3)

f(x)+g(x)+h(x)
#[1] 0.9760703 0.1873004 0.1266966

funadd(funadd(f,g),h)(x)
#[1] 0.9760703 0.1873004 0.1266966

或者,您可以使用此:

funadd2 <- function(...){
    function(x) Reduce(`+`, lapply(list(...), function(f) f(x)))
}

funadd2(f,g,h)(x)
#[1] 0.9760703 0.1873004 0.1266966

编辑:这是发生了什么:

看一下源代码Reduce,我们可以看到它(大致)有一个循环这样做:

init <- f
init <- funadd(init, g)

如果有更多元素(init <- funadd(init, h),...),则继续.

这会导致引用f在第一次循环迭代中丢失:

init(x)
# Error: evaluation nested too deeply: infinite recursion / options(expressions=)?

这是因为f1在最后一个retfun指向自己:

identical(environment(init)$f1, init, ignore.environment=FALSE)
# [1] TRUE

正如@Vincent所知,这也可以通过强制参数来解决,即通过制作避免懒惰评估的本地副本f1和f2:

funadd3 <- function(f1,f2){
    f1.save <- f1
    f2.save <- f2
    retfun <- function(x){
        f1.save(x)+f2.save(x)
    }
    retfun
}

Reduce(funadd3, list(f,g,h))(x)
# [1] 0.9760703 0.1873004 0.1266966

Answer 2

强制评估参数可以解决问题.

funadd <- function(f1,f2){
    force(f1)
    force(f2)
    retfun <- function(x){
        f1(x)+f2(x)
    }
    retfun
}
r <- Reduce( funadd, list( f, g, h ) )
r(x)  # works