如何使用 R 中的 foreach 循环修改共享对象？

Question

我正在尝试通过将 for-loop 并行转换为 for-each 循环来加速它。但是，当它需要修改一些共享对象时，会带来一些问题。一个玩具示例如下。

library(doParallel)
registerDoParallel(cores = 4)
a <- c()
b <- c()
foreach(i = 1:100, .combine = cbind) %dopar% {
  a <- c(a, i)
  b <- c(b, i^2)
  NULL  # to take up a place for the return statement
}
a
b

理想情况下，我希望矢量a 为c(1, 2, 3, ..., 100)，b 为c(1, 4, 9, ..., 10000)，其中元素的顺序无关紧要。但是，上述代码 sn-p 的结果是向量 a 和向量 b 都是空的。

任何人都知道发生了什么以及如何解决它？

谢谢！

-- 编辑--
为了给你更多的背景信息，我正在尝试在 R 中并行化 BFS 算法。代码的骨架如下所示：

q <- queue()
s <- set()
l <- list(...)
while(length(q) > 0){
  element <- pop(q)
  for(edge connect to element){
    if(!s contains edge && some other conditions){
      s <- set_union(s, <something new>)
      pushback(q, <something new>)
      l[[1]] <- <something new>
    }
  }
}

我正在尝试将内部 for 循环转换为 foreach 循环，该循环可以将这些边缘的计算分散到不同的核心。但是，数据结构集、队列和列表是共享的。如果没有简单的方法来获取它们的锁，它们有没有对应的并发数据结构，比如Java中HashMap的ConcurrentHashMap？

Answer 1

我不确定这是否是 OP 所追求的，但它按预期返回了一个带有两个向量的 data.frame：

library(doParallel)
registerDoParallel(cores = 4)
result <- foreach(i = 1:10, .combine = rbind) %dopar% {
  a <- i
  b <- i^2
  data.frame(a, b)
}
result

    a   b
1   1   1
2   2   4
3   3   9
4   4  16
5   5  25
6   6  36
7   7  49
8   8  64
9   9  81
10 10 100

请注意，我已将迭代次数减少到 10 次以进行演示。