求R中矩阵与向量相乘行和的最快方法

我有3个向量

v

，

w

和

a

。我想找出指示符

（v>w_I）*a_I的总和。

有没有比下面的代码更快的方法

v = rnorm(1600)
w = runif(500)
a = rnorm(500)
m = v > rep(w, each = length(v))
dim(m)=c(length(v), length(w))

. system.time({
    m = v > rep(w, each = length(v))
    dim(m)=c(length(v), length(w))
    rowSums(m %*% diag(a))
  })
   user  system elapsed 
  0.03    0.00    0.04 

---

即使是非矢量化的解决方案也比像您使用

diag

那样设置一个巨大的稀疏矩阵要快

system.time(
  res<-sapply(v,function(v1)sum(a[v1>w]))
) 
#   user  system elapsed 
#  0.032   0.000   0.031

system.time({
  m = v > rep(w, each = length(v))
  dim(m)=c(length(v), length(w))
  res<-rowSums(m %*% diag(a))
})
#  user  system elapsed 
# 0.364   0.000   0.362 

system.time(
resw]））
) 
#用户系统运行时间
#  0.032   0.000   0.031
系统时间({
m=v>rep（w，每个=长度（v））
尺寸（m）=c（长度（v），长度（w））
res你打算用额外的4秒做什么？我认为这更适合代码审查。也许如果你描述了你想要的（不仅仅是一堵代码墙）。指标总和（v>w_I）*a_I
fancy<-function(){
  order.w<-order(w)
  cumsum.a<-c(0,cumsum(a[order.w]))
  cumsum.a[findInterval(v,c(-Inf,w[order.w]))]
}
system.time(res2<-fancy())
#   user  system elapsed 
#  0       0       0 
all.equal(res,res2)
# TRUE