while循环和R中的for循环一样慢吗？

Question

for循环在R中非常慢。我想知道while循环是否同样如此。

如果是这样，是否有一种方法可以优化R中的while循环？例如，对于for循环，apply函数发挥出色作用，但我不知道while循环的模拟方式。

甚至哈德利（Hadley）在他的书（《高级R》）中对于如何优化while循环也很模糊。

Answer 1

“对于R，循环很慢。” 那是完全错误的。for循环很快。您在循环内执行的操作很慢（与矢量化操作相比）。我希望while循环比循环要慢，for因为它需要在每次迭代之前测试条件。请记住，R是一种解释型语言，即没有编译器优化。同样，R中的函数调用本身并不慢，但是在函数调用期间仍然有很多事情在进行，这加起来。向量化操作避免了重复的函数调用。

很难在两个循环结构之间进行公平的比较，但是在这里我们开始：

library(microbenchmark)

microbenchmark(
  for (i in seq_len(1e6)) i,
  {i <- 1; while (i <= 1e6) {i <- i+1}},
  times = 10, unit = "relative"
)

#Unit: relative
#                                                             expr      min       lq    mean   median       uq      max neval cld
#                                      for (i in seq_len(1e+06)) i 1.000000 1.000000 1.00000 1.000000 1.000000  1.00000    10  a 
# {     i <- 1     while (i <= 1e+06) {         i <- i + 1     } } 8.987293 8.994548 9.14089 9.019795 9.036116 10.07227    10   b

该while循环需要测试的条件，分配到i和呼叫+在每次迭代。

如果必须使用while循环（通常可以避免循环）并且性能很重要，那么最好的解决方案是将其实现为可从R调用的已编译代码。Rcpp软件包使此操作非常容易。在某些情况下，编译器软件包提供的字节编译也可以加快R循环的速度，但是（写得很好）实际的编译代码总是会更快。