在自己的输出上重新循环函数答案

【问题标题】：Relooping a function over its own output在自己的输出上重新循环函数
【发布时间】：2015-03-24 15:49:57
【问题描述】：

我已经定义了一个函数，我想多次将其重新应用到它自己的输出中。我试过了

   replicate(1000,myfunction)

但意识到这只是将我的函数应用于我的初始输入 1000 次，而不是每次都将我的函数应用于新输出。实际上我想要的是：

    function(function(...function(x_0)...))

1000 次以上，并且能够看到每个阶段的变化。

我之前已经将 b 定义为长度为 7 的某个向量。

        b_0=b
        C=matrix(0,7,1000)
        for(k in 1:1000){
            b_k=myfun(b_(k-1))
            }
        C=rbind(b_k)
        C

这是我想要的正确想法吗？

【问题讨论】：

?Recall 有一个例子

标签： r function loops repeat

【解决方案1】：

您可以为此使用 Reduce。例如

add_two <- function(a) a+2
ignore_current <- function(f) function(a,b) f(a)

Reduce(ignore_current(add_two), 1:10, init=4)
# 24

通常Reduce 期望迭代一组新值，但在这种情况下，我使用ignore_current 删除序列值（1:10），因此该参数仅用于控制我们重复的次数过程。这和

一样

add_two(add_two(add_two(add_two(add_two(add_two(add_two(add_two(add_two(add_two(4))))))))))

【讨论】：

【解决方案2】：

纯函数式编程方法，使用functional包中的Compose：

library(functional)

f = Reduce(Compose, replicate(100, function(x) x+2))
#> f(2)
#[1] 202

但是这个解决方案不适用于太大的n！很有趣。

【讨论】：

【解决方案3】：

循环在这里可以正常工作。

apply_fun_n_times <- function(input, fun, n){
  for(i in 1:n){
    input <- fun(input)
  }
  return(input)
}

addone <- function(x){x+1}

apply_fun_n_times(1, addone, 3)

给了

> apply_fun_n_times(1, addone, 3)
[1] 4

【讨论】：

【解决方案4】：

你可以试试递归函数：

rec_func <- function(input, i=1000) {
                if (i == 0) {
                   return(input)
                } else {
                   input <- myfunc(input)
                   i <- i - 1
                   rec_func(input, i)
                }
            }

示例

myfunc <- function(item) {item + 1}
> rec_func(1, i=1000)
[1] 1001

【讨论】：

在递归函数的定义中使用Recall 而不是rec_func 会更安全一些。
@Dason，实际上，我正在使用 Recall 编辑我的解决方案，但问题是，只是放置 Recall 而不是函数名称，我得到“错误：评估嵌套太深：无限递归 /选项（表达式=）？”以我的例子...
您是否只替换函数内部的 rec_func ？您需要保持第一行中的 rec_func 相同。
@Dason，我正在尝试替换函数内部的 rec_func 调用，是的。奇怪的是，我试图简化我的功能（没有替换）并取消else 中的前两行并输入rec_func(myfunc(input), i-1) 并且还收到错误消息...
我刚试了一下。看起来这更像是 R 不喜欢真正深度递归的问题。这是一个循环也可以正常工作的情况。基本上将其更改为使用 Recall 而是添加了几层嵌套并最终使 R 放弃，因为它认为它可能是无限递归。您可以通过将 i 设置为更小的值来查看 Recall 版本。