R中的上对角线并行计算

R中的上对角线并行计算,r,foreach,dataframe,diagonal,doparallel,R,Foreach,Dataframe,Diagonal,Doparallel,我使用以下代码: library(foreach) library(doParallel) N<-5 cl<-makeCluster(8) registerDoParallel(cl) #loop s8 <- foreach(i=1:N, .combine='rbind') %:% foreach(j=1:N, .combine='c') %dopar% { dis <-as.numeric (i+j) } ##

我使用以下代码:

  library(foreach)
  library(doParallel)
  N<-5
  cl<-makeCluster(8)
  registerDoParallel(cl)

  #loop
  s8 <- foreach(i=1:N, .combine='rbind') %:%
    foreach(j=1:N, .combine='c') %dopar% {

        dis <-as.numeric (i+j)  } ## In reality there something more complicated

  stopCluster(cl) 
我想得到上对角线矩阵,如下所示:

> s8
         [,1] [,2] [,3] [,4] [,5]
result.1    2    3    4    5    6
result.2    0    4    5    6    7
result.3    0    0    6    7    8
result.4    0    0    0    8    9
result.5    0    0    0    0   10
如果我将内部循环的迭代器更改为

foreach(j=i:N, .combine='c') %dopar% {
我没有得到所需的结果。

可能是这样(尽管我可能只会并行化外部循环):

库(foreach)
图书馆(双平行)

从运行时的角度来看,提供的解决方案是否比原始代码更快?因为实际上N(数据帧大小)很高。它避免了不必要的迭代,因此应该更快。对其进行基准测试。当然,真正的速度改进必须考虑到您的“复杂”代码。
foreach(j=i:N, .combine='c') %dopar% {
library(foreach)
library(doParallel)
N<-5
cl<-makeCluster(4)
registerDoParallel(cl)

#loop
#result is a list of vectors
s8 <- foreach(i=1:N) %:%
  foreach(j=i:N, .combine='c') %dopar% {

    as.numeric (i+j)  } ## In reality there something more complicated

stopCluster(cl) 
s8 <- t(vapply(s8, function(x) {
  x <- rev(x)
  length(x) <- N
  rev(x)
}, FUN.VALUE = numeric(N)))

s8[lower.tri(s8)] <- 0

#     [,1] [,2] [,3] [,4] [,5]
#[1,]    2    3    4    5    6
#[2,]    0    4    5    6    7
#[3,]    0    0    6    7    8
#[4,]    0    0    0    8    9
#[5,]    0    0    0    0   10