R 将递归函数嵌套在另一个函数中

我对递归函数没有太多涉猎，但成功地编写了

f（）

，它完成了输出概率向量（本例中为N=3）的工作

# Data
ps <- structure(c(0.68, 0.255, 0, 0.17, 0.595, 0, 0.15, 0.15, 1), .Dim = c(3L, 3L))
po <- structure(c(0.7, 0, 0, 0.3, 1, 1), .Dim = 3:2)
pp <- c(1,0,0)
y <- c(1,1,2,1,2,2,1,2)

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另外，我知道有一些软件包可以做我想做的事情（隐马尔可夫模型-前向算法）。我只是想了解引擎盖下发生了什么，更好地处理递归编程。我感谢社区的任何帮助。谢谢

您不需要矩阵，只需不断替换

pp

值即可

g <- function(pp, obs) {
  for ( i in 2:8) {
    pp <- f(obs[i], pp)
  }
  log(sum(pp))
}
g(pp, y)
# [1] -6.439479

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g我意识到这个循环设计过度，并在冗长的文本中提出了这个解决方案。我想我希望找到一个使用递归的解决方案。也许我太花哨了。
g <- function(pp,obs){
  b <- matrix(0,3,8)
  b[,1] <- pp
  for(i in 2:8){
    b[,i] <- f(o = obs[i],pp = b[,i-1])
  }
  log(sum(b[,8]))
}

> g(pp = pp,obs = y)
[1] -6.439479

g <- function(pp, obs) {
  for ( i in 2:8) {
    pp <- f(obs[i], pp)
  }
  log(sum(pp))
}
g(pp, y)
# [1] -6.439479