blocks|key|1851306|text|不，它不会更快。|type|unstyled|depth|inlineStyleRanges|entityRanges|data|1851307|我们可以使用microbenchmark包进行比较：|offset|length|style|CODE|1851308|n+=+1e5
microbenchmark::microbenchmark(sapply+=+{
++++a+<-+1
++++sapply(seq_len(n),+function(x)+{
++++++++a+<<-+a+%2B+1
++++})
},
forloop+=+{
++++a+<-+1
++++for+(i+in+seq_len(n))+{
++++++++a+<-+a+%2B+1
++++}
})
#+Unit:+milliseconds
#+++++expr+++++++min++++++++lq++++++mean++++median+++++++++uq++++++++max+neval+cld
#+++sapply+55.081023+67.740821+86.924793+78.312672+100.079169+424.137078+++100+++b
#++forloop++3.950579++4.267804++4.666161++4.492243+++4.764634+++8.714735+++100++a+|code-block|syntax|javascript|1851309|平均而言，对于长度为100k的输入，sapply版本几乎比for循环版本慢20倍。当我也尝试用<<-运行for循环时，全局赋值显然是昂贵的，然后差异接近3倍。|1851310|但这种差异基本上是没有意义的。如果我们查看每一次迭代，sapply代码需要0.078秒/+100k次迭代=每次迭代780纳秒。for循环每次迭代需要40纳秒。您的实际代码希望做一些比单个加法更有趣的事情，所以它可能需要几微秒，或者更可能是几毫秒，甚至几秒钟！每次迭代。|1851311|如果你想加速代码，你需要加速实际需要时间的部分，而不是通过改变你的迭代方式来尝试每次迭代几百纳秒(仍然不到1微秒)。查阅“代码概要分析”(here's+a+good+link+to+get+you+started)，以获得有关如何识别代码缓慢部分的指导。|1851312|entityMap|0|LINK|mutability|MUTABLE|url|http://adv-r.had.co.nz/Profiling.html^0|0|6|E|0|0|I|6|T|3|1B|3|0|0|1X|11|0|0^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|10|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|B|3|C|5|6|7|11|8|@$D|12|E|13|F|G]]|9|@]|A|$]]|$1|H|3|I|5|J|7|14|8|@]|9|@]|A|$K|L]]|$1|M|3|N|5|6|7|15|8|@$D|16|E|17|F|G]|$D|18|E|19|F|G]|$D|1A|E|1B|F|G]]|9|@]|A|$]]|$1|O|3|P|5|6|7|1C|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|Q|3|R|5|6|7|1D|8|@]|9|@$D|1E|E|1F|1|1G]]|A|$]]|$1|S|3|-4|5|6|7|1H|8|@]|9|@]|A|$]]]|T|$U|$5|V|W|X|A|$Y|Z]]]]

No, it will not be faster.

We can compare using the <code>microbenchmark</code> package:

<pre><code>n = 1e5
microbenchmark::microbenchmark(sapply = {
 a &lt;- 1
 sapply(seq_len(n), function(x) {
 a &lt;&lt;- a + 1
 })
},
forloop = {
 a &lt;- 1
 for (i in seq_len(n)) {
 a &lt;- a + 1
 }
})
# Unit: milliseconds
# expr min lq mean median uq max neval cld
# sapply 55.081023 67.740821 86.924793 78.312672 100.079169 424.137078 100 b
# forloop 3.950579 4.267804 4.666161 4.492243 4.764634 8.714735 100 a 
</code></pre>

On average, the <code>sapply</code> version is almost than 20x slower than the <code>for</code> loop version on input of length 100k. Global assignment is apparently expensive, when I also tried running the for loop with <code>&lt;&lt;-</code>, and then the difference is closer to 3x.

But this difference is basically meaningless. If we look per iteration, the sapply code takes 0.078 seconds / 100k iterations = 780 nanoseconds per iteration. The for loop takes 40 nanoseconds per iteration. Your actual code is hopefully doing something more interesting than a single addition, so it's probably taking microseconds, or more probably milliseconds, maybe even seconds! per iteration.

If you want to speed up code, you need to speed up the part that actually takes time, not try to a few hundred nanoseconds (still less than 1 microsecond) per iteration by changing how you are iterating. Look up "code profiling" (<a href="http://adv-r.had.co.nz/Profiling.html" rel="nofollow noreferrer">here's a good link to get you started</a>) for guidance on how to identify the slow parts of your code.

I am currently working on a problem where I perform multiple functions are executed iteratively. Foor each iteration the input is dependent on the results of the previous run. Currently I employed a 'for loop', however to speed up the runs I am interested in replacing this loop by an apply function. 

The apply function does typically not make changes in the global environment parameters into account. However the global variables can be changed directly. Hence, the following code is identical.

<pre><code>a &lt;- 1

sapply(seq_len(5), function(x){
 a &lt;&lt;- a + 1
})

a &lt;- 1

for(i in seq_len(5)){
 a &lt;- a + 1
} 
</code></pre>

Could a change from for loops to an apply function which makes direct changes to global variables result in a decrease in calculation time?

R - apply or for loop depending on results of previous iterations

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没有提供实际的解决方法或示例。

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我目前正在解决一个问题，在这个问题中，我执行的多个函数都是迭代执行的。对于每次迭代，输入依赖于前一次运行的结果。目前我使用了一个'for循环‘，但是为了加快运行速度，我有兴趣将这个循环替换为一个应用函数。apply函数通常不考虑全局环境参数的更改。但是，全局变量可以直接更改。因此，下面的代码是相同的。a <- 1sap...

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