R 只计算矩阵的上三角

我有向量：

v1 = c(1,2,3)

根据这个向量，我想创建一个矩阵，其中

I，j

位置上的元素将是

I，j

位置上向量成员的

sum

：

      [,1] [,2] [,3]
 [1,]    2    3    4
 [2,]    3    4    5
 [3,]    4    5    6

问题：

i，j

和

j，i

是相同的，因此没有理由计算2x 为了更好的表现。如何做到这一点

---

如果

i==j

并且只返回

NA

，如何创建一个变量，该变量将不会计算元素？我不是要diag（m）有一种方法比使用两个嵌套循环的直接计算要快得多。它没有像你在问题1中描述的那样优化，但是它非常快，因为它是矢量化的。也许，这对你的目的来说就足够了。 矢量化（甚至矩阵）方法本身：

f1 <- function(x){
    n <- length(x)
    m <- matrix(rep(x,n),n)
    m + t(m)
}
> f1(1:3)
      [,1] [,2] [,3]
[1,]    2    3    4
[2,]    3    4    5
[3,]    4    5    6

---

外部（v1，v1，“+”）

？如果这还不够快，Rcpp是你最好的选择。我认为Rcpp书中有上三角形计算作为案例研究，但我的记忆可能是错误的。这远不如

outer（）

函数快。同样，这样的方法速度较慢

m[lower.tri（m）]
f2 <- function(x){
    n <- length(x)
    m <- matrix(rep(NA,n^2),n)
    for(i in 1:(n-1)){
        for(j in (i+1):n) m[i,j] <- x[[i]] + x[[j]]
    }
    m
}
> f2(1:3)
      [,1] [,2] [,3]
[1,]   NA    3    4
[2,]   NA   NA    5
[3,]   NA   NA   NA

library(microbenchmark)    
> microbenchmark(f1(1:100), f2(1:100))
Unit: microseconds
      expr       min         lq       mean    median        uq       max neval
 f1(1:100)   124.775   138.6175   181.6401   187.731   196.454   294.301   100
 f2(1:100) 10227.337 10465.1285 11000.1493 10616.830 10907.148 15826.259   100