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创建一个大的连续整数序列:
x <- 1:1e20
R 如何能够如此快速地计算和
?
sum(x)
它不是必须循环遍历向量中的 1e20 个元素并对每个元素求和吗?
最佳答案
评论总结:
R 引入了一种称为 ALTREP 的东西,即 R 对象的 ALternate REPresentation。它的目的是更有效地做一些事情。来自 https://www.r-project.org/dsc/2017/slides/dsc2017.pdf , 一些例子包括:
第二个和第四个项目符号在这里似乎很合适。
我们可以通过查看我推断的是 altreps 的 R sum
原语的核心,在 https://github.com/wch/r-source/blob/7c0449d81c853f781fb13e9c7118065aedaf2f7f/src/main/altclasses.c#L262 处看到这方面的一些暗示。 :
static SEXP compact_intseq_Sum(SEXP x, Rboolean narm)
{
#ifdef COMPACT_INTSEQ_MUTABLE
/* If the vector has been expanded it may have been modified. */
if (COMPACT_SEQ_EXPANDED(x) != R_NilValue)
return NULL;
#endif
double tmp;
SEXP info = COMPACT_SEQ_INFO(x);
R_xlen_t size = COMPACT_INTSEQ_INFO_LENGTH(info);
R_xlen_t n1 = COMPACT_INTSEQ_INFO_FIRST(info);
int inc = COMPACT_INTSEQ_INFO_INCR(info);
tmp = (size / 2.0) * (n1 + n1 + inc * (size - 1));
if(tmp > INT_MAX || tmp < R_INT_MIN)
/**** check for overflow of exact integer range? */
return ScalarReal(tmp);
else
return ScalarInteger((int) tmp);
}
也就是说,没有间隙的整数序列的缩减是微不足道的。当存在间隙或 NA
时,事情就会变得有点复杂。
在行动中:
vec <- 1:1e10
sum(vec)
# [1] 5e+19
sum(vec[-10])
# Error: cannot allocate vector of size 37.3 Gb
### win11, R-4.2.2
理想情况下我们会看到 sum(vec) == (sum(vec[-10]) + 10)
,但我们不能,因为我们不能使用序列求和的优化.
关于r - R如何能够如此快速地对整数序列求和?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/75439406/
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