所以，我注意到this question 提到了一个人的经验，[[ 比$ 更快地提取列表元素，但是我想知道是否有人从 R 版本 >= 3.0.2 起有明确的答案?
我的一位同事已经看到$ 更快的情况，但这是前一段时间（以及使用 Rcpp），我想知道 R 的演变是否发生了任何变化......
【问题讨论】：
标签： r performance list subset
只需针对您的案例运行一些基准测试。像这样的：
mylist <- replicate(1e2, list(rnorm(1e3), sample(LETTERS, 1e2, TRUE)))
names(mylist) <- paste("X", seq_along(mylist))
library(rbenchmark)
benchmark(for (i in seq_len(1e4)) mylist$X1,
for (i in seq_len(1e4)) mylist$"X1",
for (i in seq_len(1e4)) mylist[["X1"]],
for (i in seq_len(1e4)) mylist[["X1", exact = FALSE]],
for (i in seq_len(1e4)) mylist[[1]],
for (i in seq_len(1e4)) mylist$X50,
for (i in seq_len(1e4)) mylist$"X50",
for (i in seq_len(1e4)) mylist[["X50"]],
for (i in seq_len(1e4)) mylist[["X50", exact = FALSE]],
for (i in seq_len(1e4)) mylist[[50]],
for (i in seq_len(1e4)) mylist$X100,
for (i in seq_len(1e4)) mylist$"X100",
for (i in seq_len(1e4)) mylist[["X100"]],
for (i in seq_len(1e4)) mylist[["X100", exact = FALSE]],
for (i in seq_len(1e4)) mylist[[100]],
replications=100,
columns=c('test', 'elapsed', 'replications', 'relative'),
order='relative')
# test elapsed replications relative
#5 for (i in seq_len(10000)) mylist[[1]] 0.20 100 1.00
#10 for (i in seq_len(10000)) mylist[[50]] 0.22 100 1.10
#15 for (i in seq_len(10000)) mylist[[100]] 0.22 100 1.10
#8 for (i in seq_len(10000)) mylist[["X50"]] 2.76 100 13.80
#3 for (i in seq_len(10000)) mylist[["X1"]] 2.87 100 14.35
#13 for (i in seq_len(10000)) mylist[["X100"]] 2.87 100 14.35
#6 for (i in seq_len(10000)) mylist$X50 4.48 100 22.40
#7 for (i in seq_len(10000)) mylist$X50 4.49 100 22.45
#12 for (i in seq_len(10000)) mylist$X100 4.63 100 23.15
#1 for (i in seq_len(10000)) mylist$X1 4.64 100 23.20
#2 for (i in seq_len(10000)) mylist$X1 4.66 100 23.30
#11 for (i in seq_len(10000)) mylist$X100 4.67 100 23.35
#9 for (i in seq_len(10000)) mylist[["X50", exact = FALSE]] 5.56 100 27.80
#4 for (i in seq_len(10000)) mylist[["X1", exact = FALSE]] 5.62 100 28.10
#14 for (i in seq_len(10000)) mylist[["X100", exact = FALSE]] 5.76 100 28.80
R.version
#platform x86_64-w64-mingw32
#arch x86_64
#os mingw32
#system x86_64, mingw32
#status
#major 3
#minor 1.1
#year 2014
#month 07
#day 10
#svn rev 66115
#language R
#version.string R version 3.1.1 (2014-07-10)
#nickname Sock it to Me
【讨论】：
[[exact=FALSE]] 怎么样？
$ 的值。 +1。
我认为链接的问答确实应该回答这个问题，但正如我猜想的任何答案一样，这取决于。我认为重要的是[[ 被设计 尽可能快，给定默认值，exact=TRUE 因此应该是 goto 方法，除非你有特定的理由不这样做（其他人可能不同意）。这是源代码中的 cmets。以下内容来自/src/main/subset.c。行号供参考：
[ 子集：
#635 /* The "[" subset operator.
#636 * This provides the most general form of subsetting. */
#637
#638 SEXP attribute_hidden do_subset(SEXP call, SEXP op, SEXP args, SEXP rho)
#639 { ... }
[[ 子集：
#865 /* The [[ subset operator. It needs to be fast. */
#866 /* The arguments to this call are evaluated on entry. */
#867
#868 SEXP attribute_hidden do_subset2(SEXP call, SEXP op, SEXP args, SEXP rho)
#869 { ... }
$ 子集：
#1105 /* The $ subset operator.
#1106 We need to be sure to only evaluate the first argument.
#1107 The second will be a symbol that needs to be matched, not evaluated.
#1108 */
#1109 SEXP attribute_hidden do_subset3(SEXP call, SEXP op, SEXP args, SEXP env)
#1110 { ... }
【讨论】：