while循环和R中的for循环一样慢吗？

For循环在R中非常慢。我想知道while循环是否也是如此

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如果是这样，有没有一种方法可以优化R中的while循环？例如，对于For循环，apply函数起到了很好的作用，但我不知道while循环有什么类似的功能

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即使是Hadley在他的书（Advanced R）中也对如何优化while循环非常模糊。

“因为循环在R中非常慢。”这完全是错误的<代码>for循环速度很快。在循环中执行的操作很慢（与矢量化操作相比）。我希望

while

循环比

for

循环慢，因为它需要在每次迭代之前测试一个条件。请记住，R是一种解释语言，即没有编译器优化。另外，R中的函数调用本身并不慢，但在函数调用过程中仍然有很多事情在进行，这就增加了。矢量化操作避免了重复的函数调用

很难对这两种循环构造进行公平的比较，但现在我们开始：

library(microbenchmark)

microbenchmark(
  for (i in seq_len(1e6)) i,
  {i <- 1; while (i <= 1e6) {i <- i+1}},
  times = 10, unit = "relative"
)

#Unit: relative
#                                                             expr      min       lq    mean   median       uq      max neval cld
#                                      for (i in seq_len(1e+06)) i 1.000000 1.000000 1.00000 1.000000 1.000000  1.00000    10  a 
# {     i <- 1     while (i <= 1e+06) {         i <- i + 1     } } 8.987293 8.994548 9.14089 9.019795 9.036116 10.07227    10   b

库（微基准）
微基准(
对于（以下第（1e6）节中的i）i，
{i“已知For循环在R中相当慢。”这完全是错误的。
For
循环很快。你在循环中做的事情很慢（与向量化操作相比）。我希望
while
循环比
for
循环慢，因为它需要在每次迭代之前测试一个条件。请记住，R是一种解释语言，即没有编译器优化。此外，R中的函数调用本身并不慢，但在函数调用期间仍有很多事情要做，而且ad矢量化操作避免了重复的函数调用

很难对这两种循环构造进行公平的比较，但现在我们开始：

library(microbenchmark)

microbenchmark(
  for (i in seq_len(1e6)) i,
  {i <- 1; while (i <= 1e6) {i <- i+1}},
  times = 10, unit = "relative"
)

#Unit: relative
#                                                             expr      min       lq    mean   median       uq      max neval cld
#                                      for (i in seq_len(1e+06)) i 1.000000 1.000000 1.00000 1.000000 1.000000  1.00000    10  a 
# {     i <- 1     while (i <= 1e+06) {         i <- i + 1     } } 8.987293 8.994548 9.14089 9.019795 9.036116 10.07227    10   b

库（微基准）
微基准(
对于（以下第（1e6）节中的i）i，
{i“For循环在R中相当慢。”这完全是错误的。
For
循环很快。你在循环中做的事情很慢（与向量化操作相比）。我希望
while
循环比
for
循环慢，因为它需要在每次迭代之前测试一个条件。请记住，R是一种解释语言，即没有编译器优化。@Roland你认为如果我们要为二分法编写while循环，例如，如果我们优化在while循环中，我们可以实现适当的速度？
apply
不比for
循环快：“例如，对于for循环，apply函数发挥了很好的作用，但我不知道while循环有什么类似的功能。”不，
apply
永远不会比编写良好的
for
循环快。当然，它有助于避免使用
for
循环（如生长对象）时出现的一些常见错误。“for循环在R中非常慢。”这完全是错误的。
for
循环速度很快。你在循环中所做的事情很慢（与矢量化操作相比）。我希望
while
循环比
for
循环慢，因为它需要在每次迭代之前测试一个条件。请记住，R是一种解释语言，即没有编译器优化。@Roland你认为如果我们要为二分法编写while循环，例如，如果我们优化在while循环中，我们可以实现适当的速度？
apply
不比for

循环快：“例如，对于for循环，apply函数发挥了很好的作用，但我不知道while循环有什么类似的功能。”不，<代码>应用决不会比循环写得好的<代码>。当然，它有助于避免使用<代码> > <代码>循环（比如生长对象）的一些常见错误。谢谢回答，但我仍不明白为什么循环不慢。如果你考虑这个例子，n＝1000000和＝0系统。时间（i（1）：n）{sum=sum+i}）system.time（cumsum（as.numeric（1:n）））它们实际上比较慢，但在forYou have n（实际上是2乘以n）中似乎没有任何不必要的操作实现与一个函数调用相同的函数调用。为什么您对后者的速度感到惊讶？在编译代码中，它一定比解释代码快。@RHertel我认为

for

循环有各种各样的优化。如果它真的检查索引是否在范围内，我会感到惊讶。是的，当然当然，如果字节编译（即<代码>编译器//COD>包）有帮助，或者可以使用Rcpp（如果你有一些C/C++的最小知识）。谢谢你的回答，但是我仍然不知道为什么循环不是慢的。如果你考虑这个例子，n＝1000000和= 0系统。时间（for（i，在1：n）{和= +SUM +i}）系统。时间（CUUMUM（AS，数字（1：N）））)它们实际上比较慢，但在forYou have n（实际上是2乘以n）中似乎没有任何不必要的操作实现与一个函数调用相同的函数调用。为什么您对后者的速度感到惊讶？在编译代码中，它一定比解释代码快。@RHertel我认为

for

循环有各种各样的优化。如果它真的检查索引是否在范围内，我会感到惊讶。是的，当然当然。如果字节编译（即

编译器

包）有帮助，您可以尝试，或者您可以使用Rcpp（如果您对C/C++了解很少）。