r - 提高 R 函数的速度（R 循环问题）

Question

我已经实现了类似的代码，它利用了cumsumR 中的函数。在这种情况下我不能使用它，因为some.step.function.

除了使用编译器包之外，是否有人对显着提高速度有任何建议？谢谢！

genIPCWNumDenom <- function(data, some.step.function){
  #data is a data.frame
  #some.step.function is a function
  n <- d <- array(0, dim = c(nrow(data),1))
  for (i in 1:nrow(data)){
    n.tmp <- d.tmp <- 0
    for (j in i:nrow(data)){
      wt <- some.step.function(data$X[j] + data$err[i])
      n.tmp <- n.tmp + data$Y[j] / wt
      d.tmp <- d.tmp + 1 / wt
    }
    n[i] <- n.tmp  
    d[i] <- d.tmp
  }
  data$N.wt <- n
  data$D.wt <- d
  data
}

编辑：感谢您到目前为止的帮助。删除内部循环使代码可运行。我希望进一步提高速度。这是我目前的循环：

for (i in 1:nrow(data)){
    err.i <- data$err[i]
    wt <- some.step.func(data$X[i:nrow(data)] + err.i)
    n[i] <- sum(data$Y[i:nrow(data)] / wt)
    d[i] <- sum(1 / wt)
}

Answer 1

data$err[i]您可以在外循环中进行评估。

for (i in 1:nrow(data)){
    n.tmp <- d.tmp <- 0
    datai <- data$err[i]
    for (j in i:nrow(data)){
      wt <- some.step.function(data$X[j] + datai)
      n.tmp <- n.tmp + data$Y[j] / wt
      d.tmp <- d.tmp + 1 / wt
    }
    n[i] <- n.tmp  
    d[i] <- d.tmp
}