有没有办法对访问向量的多个元素的操作进行向量化？答案

【问题标题】：Is there a way to vectorize operations that access multiple elements of a vector?有没有办法对访问向量的多个元素的操作进行向量化？
【发布时间】：2012-12-06 10:23:21
【问题描述】：

假设我有一个整数向量：

> a<-sample(1:100,10)  
> a  
 [1] 13 23 97 70 63 32 82 31 15 36

我想要一个包含该向量的累积值的向量。也就是说，我想要向量
13 36 133 203 266 298 380 411 426 462

实现此目的的一种方法是使用 for 循环。我更喜欢使用 apply/lapply/sapply/...，但我能想到的唯一方法是：

sapply(1:length(a), function(x) {sum(a[1:x])})
[1]  13  36 133 203 266 298 380 411 426 462

这可行，但我想知道是否有更好的方法来做到这一点。有吗？
（这可能是一个不好的例子，但总的来说，如果您知道这些元素相对于当前元素的位置，有没有办法访问被迭代列表的元素？）

【问题讨论】：

标签： r loops vectorization

【解决方案1】：

你可能会傻笑，但是已经有一个内置函数可以解决这个问题，请参阅 ?cumsum

x <- sample(1:100,20)
x

 [1] 32 42 54 79 92 69 96 41 51 22 74 76 86 37 85 99  3 11 17 57

cumsum(x)

 [1]   32   74  128  207  299  368  464  505  556  578  652  728  814  851  936
[16] 1035 1038 1049 1066 1123

【讨论】：

不会推荐它而不是 cumsum，但 Reduce('+', a, accumulate = TRUE) 会做到这一点，并且可以推广到其他二元运算符。
不会推荐它而不是 cumsum，但 filter(a, 1, "recursive") 可以解决问题，并且可以推广到其他递归关系。
@commenters，我看到了这些其他功能。但是 cumsum 是一个原始的，那是不是意味着它应该是最快的实现？
@Brandon 我没有检查过，但我认为你是正确的。以我的经验，Reduce 很漂亮，但没那么快。
@Brandon，毫无疑问。但我认为（并假设@Tyler 也是如此）因为这些替代方案更通用，所以在考虑更广泛的问题时提及它们会很高兴 是否有办法对访问向量的多个元素的操作进行向量化？