有效地向r中的向量或列表添加或删除元素?

第2章 The R Inferno 对此有一些有趣的评论,包括Perdiodic增长对象以减少内存碎片和分配开销。

如果你知道集合的最终大小,那么你建议的方法可能是最好的-ie subset 从整个宇宙使用一个适当的成员向量。很难知道什么是最好的,却看不到你到底想做什么。

如果可以,初始化一个向量使其长度等于算法期间的最大长度可能会有所帮助。

例如

vec <- rep(NA,10)
vec[1:3] <- 1:3
vec[4:5] <- 4:5
vec[6:10] <- 6:10

而不是

vec <- 1:3
vec <- c(vec,4:5)
vec <- c(vec,6:10)

比较

> system.time({vec <- rep(NA,10^4); for (i in 1:(10^4)) vec[i] <- i })
   user  system elapsed 
  0.043   0.001   0.044 

到

> system.time({vec <- NULL; for (i in 1:(10^4)) vec <- c(vec,i) })
   user  system elapsed 
  0.249   0.089   0.335

很难说你想要什么。也许你真的想要像push和pop这样的堆栈命令。以下不是。但这是一个快速的解决方案。

分配一个足够大的向量来容纳所需类型的所有项。将每个值设置为na。添加项很简单。删除项目将再次设置为NA。使用矢量只是 na.omit(myVec)

myVec <- numeric (maxLength)  # a vector of maximum length

is.na(myVec) <- 1:maxLength   # set every item in myVec to NA

myVec[c(2,6,20)] <- 5         # add some values

na.omit(myVec)

#This will also work if you can initialize all of your values to something that you know you won't need. 

是的,有更有效的方法。

归根结底,这取决于您如何使用数据;您的用例。您是按放入的顺序取出数据,还是按相反顺序取出数据,还是按随机顺序取出数据,还是按排序顺序取出数据?

为了 FIFO ,对于固定大小的数组,请使用 circular buffer 或者对于完全动态的大小,请使用 deque (明显的甲板)。(这可能是你想要的。)

为了 FILO 使用A stack .

对于随机获取数据,请考虑使用从不调整大小的1列矩阵。调整大小很慢。

如果你需要一套有序的(如 c(3,2,5) -> c(2,3,5) 看一看 tree or a heap .

• 树有利于比较,例如在一个集合(即<5.5)中获取所有元素。
• 堆很适合只捕获最大或最小的元素。