大向量R的差分矩阵

我有一个大向量（长度：250k），我想计算每个元素与其他元素的差值

我用小号的一种方法是：

n = 1000
set.seed(35)
values = sample(1:1e3, n, replace=T)
mat_temp = matrix(values, n, n, byrow=TRUE) - matrix(values, n, n, byrow=FALSE)
mat_temp = abs(mat_temp)

这并不理想，因为我只需要对角线的下半部分（或绝对差）

主要问题是：如何有效地为整个250k*250k（

n=250000

）矩阵运行它？使用16GB内存，这可能吗？已尝试

bigmemory

，但无法初始化大矩阵

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有没有办法（我只需要差异）？

你知道250k^2是625亿元素，对吧。即使您只需要较低的部分，这也是您拥有的字节数的两倍是的，还有其他方法吗？我知道250^2矩阵不会出现。对于哪种算法，你需要所有这些元素同时存在于内存中（相对于根据需要动态计算它们的能力）？从算法的角度来扩展我最后的评论，在

m[I，j]

和

abs（值[I]-values[j]之间几乎没有什么区别)

。我认为，试图预先计算所有这些差异，而不是根据需要计算它们，并没有什么好处。