R 在向量中存储嵌套循环值

我想计算数据的平方和，并将其保存到向量中。所以我想我必须做一个嵌套循环。首先增加任意数，然后进行不同的观测。但它只有在我使用矩阵并通过apply函数进行总结时才起作用。但是，我只想使用矩阵和apply函数将输出直接保存在向量w/o中。也许我错了，有一个更简单的解决办法

x <- 1:3 #data 
y <- 5:7 # arbitrary values

# doesnt work
ssq <- numeric()
for (j in 1:length(y)) {
  for (i in 1:length(x)){
    ssq[j] <-  (sum(((x[i]-y[j])^2)))
  }
}



# works
z <- matrix(nrow = length(x), ncol = length(y))

for (j in 1:length(y)) {
  for (i in 1:length(x)){
    z[i,j] <-  ((x[i]-y[j])^2)
  }
} 

ssq2 <- apply(z,2,sum)

---

x如果需要
x
和
y
中每对可能值之间的平方和，可以使用双循环。可能您只需要有序对（第一个在
x
中，第一个在
y
，第二个在
x
中，第二个在
y
，等等）。由于R具有矢量化功能，因此无需循环即可实现：

sum((x - y)^2)
# [1] 48

没有循环。如果您想降低效率并使用循环，您仍然只需要一个循环：

ssq = 0
for(i in 1:length(x)) {
 ssq = ssq + (x[i] - y[i])^2
}
ssq
# [1] 48

当R已经矢量化时为什么要双循环

x如果问题是如何在问题末尾显示ssq2，但代码较少，那么请尝试
sapply（y，函数（y）sum（（x-y）^2））
或
colSums（outer（x，y，“-”）^2）
@AnilGoyal，它运行时没有错误，但没有给出与问题末尾的ssq2相同的值。@G.Grothendieck，修改了答案，实际上，我正在尝试匹配
ssq2
@G.Grothendieck的输出，这比我想象的要容易。这就是我想要的