我注意到在某些情况下，算术运算符（在反引号中）就像算术函数一样。
算术运算符：
> `+`(4, 5)
[1] 9
算术函数：
> sum(4, 5)
[1] 9
然而，算术运算符并不能像典型的算术函数那样跨向量实现这一点：
> `+`(1:5)
[1] 1 2 3 4 5
是否存在算术运算符优于算术函数的情况？
【问题讨论】：
+ 运算符（与二元运算符不同）的行为与记录中的一样。为什么你希望它表现得像sum？
+ 在这种情况下是一元运算符，则它只需要一个操作数，小于求和。
对于标题中的问题，我会说..经常或通常。在 R 中，我们经常并行处理列或向量，即向量中值的顺序在作为同一案例或主题的一部分的意义上很重要。在您的示例中，您实际上看到了三种不同的功能：
首先：一元“+”运算符在给定数字向量时基本上什么都不做，但在给定逻辑向量时会对数字进行强制：
> `+`(-3:3)
[1] -3 -2 -1 0 1 2 3
> `+`(c(TRUE,FALSE))
[1] 1 0
请注意，它确实不使其所有返回值都为正值，如其中一个 cmets 中所述。
下一步：二进制 '+` 运算符：
> `+`(-3:3, 0:6)
[1] -3 -1 1 3 5 7 9
最后：sum 函数，它是 _not_vectorized_ 并将所有值折叠为它们的联合之和：
> sum(-3:3, 0:6, c(TRUE,FALSE) )
[1] 22
二进制+ 也将回收参数（带有警告）：
> `+`(-3:3, c(TRUE,FALSE) )
[1] -2 -2 0 0 2 2 4
Warning message:
In -3:3 + c(TRUE, FALSE) :
longer object length is not a multiple of shorter object length
在“并行”对向量进行操作时，您通常会希望使用向量化运算符，并且对 sum 的结果感到非常失望，因为 sum 只能返回长度为 1 的值。像 outer 这样的一些函数依赖于功能参数要求对函数进行矢量化。
> outer(1:4, 5:8, sum)
Error in outer(1:4, 5:8, sum) :
dims [product 16] do not match the length of object [1]
> outer(1:4, 5:8, "+")
[,1] [,2] [,3] [,4]
[1,] 6 7 8 9
[2,] 7 8 9 10
[3,] 8 9 10 11
[4,] 9 10 11 12
其他要求返回单个值。而其他一些像 'mapply` 对这个主题是不可知的。
> mapply(sum, 1:4, 5:8)
[1] 6 8 10 12
> mapply("+", 1:4, 5:8)
[1] 6 8 10 12
Vectorize 可用于创建非向量化函数的版本，并且在内部使用 mapply 返回不同的函数，但仅限于非原始函数，因为它们不使用参数名称在他们的形式列表中（所以你不能向量化sum。）
最后可能应该指出，这些具有不同的优先级，可以通过咨询?Syntax 获得 R 优先级规则。 （一元算术运算符的优先级高于二元算术运算符。函数和括号隐含地具有最高优先级。我见过由于用户定义函数的优先级较高而出现意外的情况。）
【讨论】：