带有“if”条件的并行操作

Question

我正在准备自己的函数，这些函数将在相当大的数据库上运行。我可以看到当有内置循环时它们很慢，所以我试图避免它们。到目前为止，我不知道如何避免：
我想准备一个向量，它由其他两个向量组成，其方式取决于它们的组成部分。这是一个例子：

v1 <- 1:11
v2 <- 11:1

v3 <- vector()

for (i in 1:11){

       if(v1[i] < v2[i]){

               v3[i] <- v1[i] + v2[i]

       }else if(v1[i] > v2[i]){

               v3[i] <- v1[i] - v2[i]
       }else{

               v3[i] <- NA

       }

}

你能解释一下如何创建没有循环的 v3 吗？该函数最终将使用更复杂的 if-else 语句（梯形图和内置语句）。
谢谢！

Answer 1

v3 <- v1 + ifelse(v1<v2, v2, ifelse(v1>v2, -v2, NA))

[1] 12 12 12 12 12 NA  2  4  6  8 10

或者如果您有多种情况，我认为dplyr::case_when 语法比许多嵌套的 ifelse 更干净。

v3 <- dplyr::case_when(
  v1<v2   ~  v1+v2,
  v1>v2   ~  v1-v2,
  TRUE    ~  NA_integer_    # note dplyr::case_when and dplyr::if_else are
)                           # strict about types and require the output
                            # alternatives to be the same type 

无论哪种方式，这些都是向量化操作，这意味着 R 不需要在每个循环中转换为低级代码，并且应该更高效。