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例如temp <- list();
temp[[1]] <- c(1,2,3);
temp[[2]] <- c(5,6);
temp[[3]] <- c(2,3,4,5,6)
如何用比for循环快的方式求每个单元内的和，即返回 6,11,20

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关键词：Temp TEM 如何

。。。。。。

用lapply或者sapply系列，速度上可能快不了多少，但是代码简洁：

1. zz=list(x1=1:3,x2=4:5,x3=7:10)
   
2. zz
   
3. sapply(zz,sum)

复制代码

jiangbeilu 发表于 2015-11-30 16:40
用lapply或者sapply系列，速度上可能快不了多少，但是代码简洁：

多谢，一直以为sapply不能用于lsit

万人往LVR 发表于 2015-11-30 16:54
多谢，一直以为sapply不能用于lsit

sapply是对结果输出的一个简化，simplify的意思。如果能用数据框显示，sapply就会整理成data frame的，如果太复杂，就会返回list结构，与lapply相同。

给个量化的结果，可以参考一下：

1. LSspdtest <- list(rbinom(100,100,0.2),
   
2.                   rbinom(100,100,0.3),
   
3.                   rbinom(100,100,0.4))
   
4. 
   
5. f1_loop <- function(x) {
   
6.   result <- c()
   
7.   for (i in seq_along(x)) {
   
8.     result <- c(result, sum(x[[i]]))
   
9.   }
   
10.   result
    
11. }
    
12. f2_lapply <- function(x) {
    
13.   lapply(x, sum)
    
14. }
    
15. 
    
16. f3_sapply <- function(x) {
    
17.   sapply(x,sum)
    
18. }
    
19. 
    
20. library(microbenchmark)
    
21. microbenchmark(f1_loop(LSspdtest),
    
22.                f2_lapply(LSspdtest),
    
23.                f3_sapply(LSspdtest),
    
24.                times=1000L)

复制代码

在我机器上运行的结果是：

1. Unit: microseconds
   
2.                  expr    min     lq      mean median     uq    max neval
   
3.    f1_loop(LSspdtest)  2.994  3.422  4.306254  3.849  3.850 24.377  1000
   
4. f2_lapply(LSspdtest)  2.566  3.421  4.199767  3.422  3.850 40.627  1000
   
5. f3_sapply(LSspdtest) 11.119 12.403 15.139950 12.831 14.113 54.740  1000

复制代码