计算R中列表或向量中的偶数

我试图通过循环打印列表中的偶数，但没有得到任何结果，我尝试了： 将数字分配到：

a<-31415926535427577896091736371787214684409012249534301465495853710507922796892589235420199561121290219608640344181598136297747713099605187072113499999983729780499510597317328160963185950244594553469083026425223082533446850352619311881710100031378387528865875332083814206171776691473035982534904287554687311595628638823537875937519577818577805321712268066130019278766111959092164201989380952572010654858632788659361533"

然后我试着设置计数器：

counter <- 0
for (stev in a.cn) {
    if (sten %% 2 == 0) {
        counter <- counter + 1
    }
}

---

计数器如果您对单位偶数感兴趣，可以使用
stringr
库：

str_count(a, "0|2|4|6|8")

[1] 186

如果您对前50个数字感兴趣：

str_count(str_sub(a, 1, 50), "0|2|4|6|8")

[1] 22

使用与您正在使用的类似的工作流，您可以使用此来检查前50个数字。这使用了所有相同的逻辑，但将
fixed=TRUE
添加到
strsplit（）
以实现小幅度的速度提升，并充分利用了矢量化

sum(as.integer(strsplit(a, "", fixed = TRUE)[[1]])[1:50] %% 2 == 0)
[1] 22

我添加了一个新的解决方案，它只使用基本R函数（
gregexpr
），而且似乎效率最高：

length（gregexpr（“0 | 2 | 4 | 6 | 8”，substr（a，1，50））[[1]]

OP评论建议应为其提供适当的功能：

count\u str count\u str（列表（a）、c（“0”、“2”、“4”、“6”、“8”），第一个=50）
[1] 22
>计数（a、c（“0”、“2”、“4”、“6”、“8”），第一个=0）
计数错误（a、c（“0”、“2”、“4”、“6”、“8”），第一个=0）：
is.null（first）| |（is.numeric（first）&&（first>0））不是真的

>微基准：：微基准(
+基={length（gregexpr（“0 | 2 | 4 | 6 | 8”，substr（a，1，50））[[1]]）}，
+stringi={stri_count（stri_sub（a，1，50），regex=“0 | 2 | 4 | 6 | 8”），
+stringr={sum（stru count（stru sub（a，1，50），“0 | 2 | 4 | 6 | 8”）}，
+次数=10000次）
单位：微秒
expr最小lq平均uq最大neval
基数10.665 12.2195 15.16829 12.8520 13.636 520.857 10000
stringi 11.858 12.6705 14.66833 13.5395 14.367 312.927 10000
纵梁13.517 14.3300 16.49280 15.2950 16.030 218.752 10000
我试过了，但没用，例如：
bbn=“31415926535897932384626433832795028841971693993751058209749445922307816406286208986280348253421170679814808651328230664709384460955058231725359408128111745028102701938521559966229489549”striu计数（striu sub，1100），regex=“0 | 2 | 124; 4 1248)将把你的代码去掉，尝试删除三个2，输出将为50！您知道字符串长度超过100个字符，当您删除某个字符串时，位置101处的数字将移动到位置100。这个数字可能是偶数。请尝试其他答案。当然，如果删除的数字在位置100之前，我假设是在您的情况下。我不知道您删除的位置是左侧还是右侧。所以在右边的位置100将不会对左边的位置产生影响，正如我们已经讨论过的。请记住，当删除位置100左侧的数字时，新数字可能是偶数或奇数。
counter <- 0
for (stev in a.cn) {
    if (sten %% 2 == 0) {
        counter <- counter + 1
    }
}

str_count(a, "0|2|4|6|8")

[1] 186

str_count(str_sub(a, 1, 50), "0|2|4|6|8")

[1] 22

sum(as.integer(strsplit(a, "", fixed = TRUE)[[1]])[1:50] %% 2 == 0)
[1] 22