应用`all`函数的更快方法？

【问题标题】：Faster way of applying `all` function?应用`all`函数的更快方法？
【发布时间】：2020-03-20 11:33:48
【问题描述】：

假设我有一个逻辑数组：

dimensions = c(10,100,200,300)
x = runif(prod(dimensions))>0.3
dim(x) = dimensions

有没有更快的方法来获得结果：

y = colMeans(apply(x,2:4,all))

Apply 很慢，而且这个用例很简单，所以我徘徊...

【问题讨论】：

标签： r vectorization sapply

【解决方案1】：

使用colSums:

system.time(
  y <- colMeans(apply(x,2:4,all))
  )
# user      system     elapsed 
#6.916       0.058       6.978 

system.time(
z <- colMeans(colSums(x, dims = 1) == dim(x)[1])
)
# user      system     elapsed 
#0.117       0.000       0.117

identical(y, z)
#[1] TRUE

【讨论】：

令人惊叹。非常感谢。顺便问一下，你知道它为什么这么快吗？
@lrnv 函数调用非常昂贵。 all 是一个原始函数，所以如果经常调用闭包，情况会更糟。这个答案用四个函数调用替换了 100*200*300 + 1 个函数调用（如果我计算正确的话）。