避免R/vectorize中的for循环

假设我有一个向量

a <- c(1, 3, 4, 5, 6, 1, 2, 1, 1, 1)

我想创建一个新的向量，它存储第三个元素之后每个元素之前的值之和，如下所示：

b <- c(8, 13, 19, 20, 22, 23, 24, 25)

如果没有for循环，我怎么做呢？

我们可以在向量和索引上使用cumsum来删除前两个元素

b1 <- cumsum(a)[-(1:2)]
b1
#[1]  8 13 19 20 22 23 24 25

我们可以在向量和索引上使用cumsum来删除前两个元素

b1 <- cumsum(a)[-(1:2)]
b1
#[1]  8 13 19 20 22 23 24 25

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另一个带Reduce的base R选项是最简洁的，我相信

> tail(Reduce(`+`,a,accumulate = TRUE),-2)
[1]  8 13 19 20 22 23 24 25

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另一个带Reduce的base R选项是最简洁的，我相信

> tail(Reduce(`+`,a,accumulate = TRUE),-2)
[1]  8 13 19 20 22 23 24 25

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我一直在观察使用Reduce的用户的增加，但我无法找出重新引起兴趣的原因。这主要是我的好奇心，因为它从来都不是我练习的一部分。@alex在base R中，Reduce是一个可以用于递归操作的函数，而无需进入for循环-尽管for循环可能更灵活、更容易理解。除此之外，对于累积和，我更喜欢累积和。当我编辑Reduce时，我没有看到来自Thomasiscoding的答案。我一直在观察使用Reduce的用户的增加，但我无法找出重新引起兴趣的来源。这主要是我的好奇心，因为它从来都不是我练习的一部分。@alex在base R中，Reduce是一个可以用于递归操作的函数，而无需进入for循环-尽管for循环可能更灵活、更容易理解。除此之外，对于累积和，我更喜欢累积和。当我编辑Reduce时，我没有看到来自ThomasIsCoding的答案