r - 比 ifelse 更有效的数字比较方法？

Question

考虑简单的数据:

    > cbind(x,y)
           x  y
    [1,]  -1 99
    [2,]   5  4
    [3,]  10 -2
    [4,] 600  0
    [5,] -16  1
    [6,]   0 55

现在考虑这个简单的嵌套 ifelse 语句:

ifelse(y>=0, ifelse(x<0,y,ifelse(x>y,y,x)), x)

这给了我一个结果:

[1] 99  4 10  0  1  0

应该很容易看出代码的作用:它将 x 中的值替换为:

1) 如果 x,y 都是非负数，则 y 的值较小

2) 如果 x 为负，则 y 的任何非负值

或者让 x 一个人呆着。

我的问题是:这段代码的计算效率不是很高，你能想出什么方法来有效地编码吗？谢谢!

Answer 1

另一个没有索引的选项:

x * ((x < y & x >= 0) | y < 0) + y * ((x > y & y >= 0) | x < 0) 

输出:

[1] 99  4 10  0  1  0

时间对比，看来mra68的回答是最快的:

library(microbenchmark)
microbenchmark(
  TylerRinker = z[(x < y & x >= 0)| y < 0] <- x[(x < y & x >= 0)| y < 0],
  mra68 =(x+y + (1+2*((x<=y)*(x>=0)-(y>=0)))*(x-y))/2,
  mpalanco = x *((x < y & x >= 0)| y < 0)+ y * ((x > y & y >= 0)| x < 0),
  if_else = ifelse(y>=0, ifelse(x<0,y,ifelse(x>y,y,x)), x)
  ) 

   Unit: microseconds
        expr    min      lq     mean median     uq     max neval cld
 TylerRinker  8.800  9.7780 11.47480 10.267 10.268  75.778   100  a 
       mra68  5.867  6.3560  9.40188  6.845  7.334 214.623   100  a 
    mpalanco  7.334  7.8230  8.67836  8.311  8.800  30.312   100  a 
     if_else 44.489 45.9565 54.61929 53.289 53.290 245.911   100   b