在R中的列表中添加元素的最快方法

在列表中执行元素添加的最佳方式是什么，即：

sum=c（1+1+1,2+2+2,3+3+3）=c（3,6,9）

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我尝试了

Reduce（“+”，zii）

但速度很慢。还有其他建议吗？

我不确定这是否会更快。

data.frame

执行大量有效性检查：

zii=list()
zii[[1]]=c(1,2,3)
zii[[2]]=c(1,2,3)
zii[[3]]=c(1,2,3)

如果你有时间使用microbenchmark，也可以试试这些。我猜其中一个会赢，我的钱会花在第二个上

> rowSums(data.frame(zii))
[1] 3 6 9

看来我赌输了：

> rowSums(do.call(cbind, zii))
[1] 3 6 9
> colSums(do.call(rbind, zii))
[1] 3 6 9

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想要的答案是

c（3,6,9）

或

18

？@mtoto sum unlist给出完整的总和，我需要元素的总和，因为结果是c（3,6,9）@A.Webb想要的答案是c（3,6,9）。如果数据是这样组织的，我怀疑你的

Reduce

会是赢家。维度是什么？如果所有元素的长度和类型都相同，那么矩阵是更好的数据结构，其中定义了

colSums

colSums（矩阵（unlist（zii），nrow=length（zii，byrow=TRUE））

require(microbenchmark)
microbenchmark(   Reduce("+",zii) , 
                  rowSums(data.frame(zii)),
                  rowSums(do.call(cbind, zii)),
                  colSums(do.call(rbind, zii)) )
#------------------------------------------------------
Unit: microseconds
                         expr     min       lq      mean   median       uq
             Reduce("+", zii)  26.975  28.1870  31.02119  30.0560  30.9695
     rowSums(data.frame(zii)) 730.933 744.9015 776.36775 753.5785 787.2765
 rowSums(do.call(cbind, zii))  65.770  67.3800  71.94039  68.7050  70.1335
 colSums(do.call(rbind, zii))  61.202  62.8830  66.21362  64.1060  65.9130
      max neval cld
   57.958   100 a  
 1129.953   100   c
  176.627   100  b 
  127.259   100  b