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我可以以某种方式在原子向量上使用引用子分配吗？
当然，无需将其包装在 1 列 data.table 中即可使用:=。

library(data.table)
N <- 5e7
x <- sample(letters, N, TRUE)
X <- data.table(x = x)
upd_i <- sample(N, 1L, FALSE)
system.time(x[upd_i] <- NA_character_)
#    user  system elapsed 
#    0.11    0.06    0.17 
system.time(X[upd_i, x := NA_character_])
#    user  system elapsed 
#    0.00    0.00    0.03

如果 R6 可以提供帮助，我愿意接受 R6 解决方案，因为它已经是我的部门之一。
我已经检查过<-内部R6对象仍然会复制：gist。

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2 回答 2

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在最新的 R 版本（3.1-3.1.2+ 左右）中，分配给向量不会复制。但是，您不会通过运行 OP 的代码看到这一点，原因如下。因为您重用x并将其分配给其他对象，所以不会通知 Rx在该点被复制，并且必须假设它不会（在上面的特定情况下，我认为将其更改为data.table::data.table并通知 R 已经制作了一个副本，但这是一个单独的问题 -data.frame遇到同样的问题），因此它x在第一次使用时复制。如果您稍微更改命令的顺序，您会发现没有区别：

N <- 5e7
x <- sample(letters, N, TRUE)
upd_i <- sample(N, 1L, FALSE)
# no copy here:
system.time(x[upd_i] <- NA_character_)
#   user  system elapsed 
#      0       0       0 
X <- data.table(x = x)
system.time(X[upd_i, x := NA_character_])
#   user  system elapsed 
#      0       0       0 

# but now R will copy:
system.time(x[upd_i] <- NA_character_)
#   user  system elapsed 
#   0.28    0.08    0.36

（旧答案，主要是出于好奇）

您实际上可以使用data.table :=运算符来修改您的向量（我认为您需要 R 版本 3.1+ 以避免复制 in list）：

modify.vector = function (v, idx, value) setDT(list(v))[idx, V1 := value]

v = 1:5
address(v)
#[1] "000000002CC7AC48"

modify.vector(v, 4, 10)
v
#[1]  1  2  3 10  5

address(v)
#[1] "000000002CC7AC48"
于 2015-07-24T18:45:34.160 回答
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正如@Frank 所建议的那样，可以使用Rcpp. 这是一个版本，其中包含一个受 Rcpp 启发的宏，dispatch.h它处理所有原子向量类型：

mod_vector.cpp

#include <Rcpp.h>
using namespace Rcpp;

template <int RTYPE>
Vector<RTYPE> mod_vector_impl(Vector<RTYPE> x, IntegerVector i, Vector<RTYPE> value) {
  if (i.size() != value.size()) {
    stop("i and value must have same length.");
  }
  for (int a = 0; a < i.size(); a++) {
    x[i[a] - 1] = value[a];
  }
  return x;
}

#define __MV_HANDLE_CASE__(__RTYPE__) case __RTYPE__ : return mod_vector_impl(Vector<__RTYPE__>(x), i, Vector<__RTYPE__>(value));

// [[Rcpp::export]]
SEXP mod_vector(SEXP x, IntegerVector i, SEXP value) {
  switch(TYPEOF(x)) {
    __MV_HANDLE_CASE__(INTSXP)
    __MV_HANDLE_CASE__(REALSXP)
    __MV_HANDLE_CASE__(RAWSXP)
    __MV_HANDLE_CASE__(LGLSXP)
    __MV_HANDLE_CASE__(CPLXSXP)
    __MV_HANDLE_CASE__(STRSXP)
    __MV_HANDLE_CASE__(VECSXP)
    __MV_HANDLE_CASE__(EXPRSXP)
  }
  stop("Not supported.");
  return x;
}

例子：

x <- 1:20
address(x)
#[1] "0x564e7e8"
mod_vector(x, 4:5, 12:13)
# [1]  1  2  3 12 13  6  7  8  9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20
address(x)
#[1] "0x564e7e8"

与 base 和 data.table 方法的比较。可以看出它的速度要快得多：

x <- 1:2e7
microbenchmark::microbenchmark(mod_vector(x, 4:5, 12:13), x[4:5] <- 12:13, modify.vector(x, 4:5, 12:13))
#Unit: microseconds
#                         expr     min       lq        mean    median         uq
#    mod_vector(x, 4:5, 12:13)   5.967   7.3480    15.05259     9.718    21.0135
#              x[4:5] <- 12:13   2.953   5.3610 45722.61334 48122.996 52623.1505
# modify.vector(x, 4:5, 12:13) 954.577 988.7785  1177.17925  1021.380  1361.1210
#        max neval
#     58.463   100
# 126978.146   100
#   1559.985   100
于 2015-07-24T23:24:11.260 回答