理解R中不同类型的循环(for,repeated,while)

Question

我想通过找到向量x < - 1:10的平均值来理解R中的循环

有3种不同的循环,我有解决这个问题的代码,但是我需要对每个循环进行细分以了解每行的作用.

第一个是for循环.

x <- 1:10
total <- length(x)
x_sum <- 0
for (i in seq_along(x)) {
  x_sum <- x_sum + x[i]
}
x_sum / total
## [1] 5.5

我不明白为什么x_sum <- 0在最初的部分,为什么x_sum <- x_sum + x[i].我是1,2,...,10的seq？

第二个是重复循环.

x <- 1:10
total <- length(x)
x_sum <- 0
i <- 1
repeat {
  x_sum <- x_sum + x[i]
  if (i == total) break
  i <- i + 1
}
x_sum / total
## [1] 5.5

我也不太了解这一点,并且逐行彻底解释会很棒.变量i真的让我失望.

Answer 1

x_sum初始化

x_sum 最初设置为0,因为后面的语句

x_sum <- x_sum + x[i]

仅在定义右侧的所有变量时才有效.如果x_sum没有定义,则此语句在第一次调用时会发出错误.第一次通过循环时,它将设置x_sum为x_sum+x[1]但是x_sum为0,因此x_sum将设置为其值为x[1]1.在后续迭代中,x_sum将使用先前值.

我迭代

对于向量的每个元素,for表单的循环为for(i in v) { ...body... }body运行一次v.在这种情况下,向量是seq_along(x)我们可以显式显示的值,如下所示:

> x <- 1:10
> seq_long(x)
[1]  1  2  3  4  5  6  7  8  9 10

所以第一次循环运行时i设置为1,第二次设置为2,依此类推.上次循环运行时,i设置为10.

检测代码

我们可以通过添加cat语句来了解发生了什么.我们将在for声明中显示:

x <- 1:10
total <- length(x)
x_sum <- 0
for (i in seq_along(x)) {
  cat("A: i:", i, "x[i]:", x[i], "x_sum:", x_sum, "\n")  # <----------
  x_sum <- x_sum + x[i]
  cat("B: i:", i, "x[i]:", x[i], "x_sum:", x_sum, "\n\n")  # <----------
}
x_sum / total
## [1] 5.5

运行上面我们得到这个输出.每次迭代以A开始并以B结束,因此在第一次迭代时i为1并且x[i]为1且x_sum为0并且x_sum从A线上的0增加到B线上的1.在第二次迭代i是2并且x[i]是2并且x_sum从1增加到3,依此类推.(接下来继续.)

A: i: 1 x[i]: 1 x_sum: 0 
B: i: 1 x[i]: 1 x_sum: 1 

A: i: 2 x[i]: 2 x_sum: 1 
B: i: 2 x[i]: 2 x_sum: 3 

A: i: 3 x[i]: 3 x_sum: 3 
B: i: 3 x[i]: 3 x_sum: 6 

A: i: 4 x[i]: 4 x_sum: 6 
B: i: 4 x[i]: 4 x_sum: 10 

A: i: 5 x[i]: 5 x_sum: 10 
B: i: 5 x[i]: 5 x_sum: 15 

A: i: 6 x[i]: 6 x_sum: 15 
B: i: 6 x[i]: 6 x_sum: 21 

A: i: 7 x[i]: 7 x_sum: 21 
B: i: 7 x[i]: 7 x_sum: 28 

A: i: 8 x[i]: 8 x_sum: 28 
B: i: 8 x[i]: 8 x_sum: 36 

A: i: 9 x[i]: 9 x_sum: 36 
B: i: 9 x[i]: 9 x_sum: 45 

A: i: 10 x[i]: 10 x_sum: 45 
B: i: 10 x[i]: 10 x_sum: 55 

> x_sum / total
[1] 5.5
> ## [1] 5.5

尝试repeat以相同的方式检测循环.

展开循环

实际上,初始化和for循环相当于运行它:

x_sum <- 0
x_sum <- x_sum + x[1]
x_sum <- x_sum + x[2]
x_sum <- x_sum + x[3]
x_sum <- x_sum + x[4]
x_sum <- x_sum + x[5]
x_sum <- x_sum + x[6]
x_sum <- x_sum + x[7]
x_sum <- x_sum + x[8]
x_sum <- x_sum + x[9]
x_sum <- x_sum + x[10]