R for循环代码优化

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请教各位大神：
distance <- c()
for (i in 1:nrow(cz_bts_3g))
{
  for (j in 1:nrow(cz_yyt_wz))
  {
    dist <- round(distm(cz_bts_3g[i,9:10],cz_yyt_wz[j,4:5],fun = distVincentyEllipsoid),0)
    b <- data.frame(cz_bts_3g[i,1:10],cz_yyt_wz[j,2],dist)
    distance <- rbind(distance,b)
  }
}
write.csv(distance,"C:/Users/hhx/Desktop/jz_4g_alter/cz_3g_yyt_dist.csv")
现在有cz_bts_3g，这是基站的表，包含经纬度信息，cz_yyt_wz这个是营业厅的表，也包含经纬度信息，我想操作的就是求出每一个基站和每一个营业厅之间的距离，然后再求出距离这个基站最近的营业厅是哪个，以及他们的距离。我写了一个for循环，但是数据量大的话（30000*500，也就是1500万条数据），根本跑不动，所有想请教各位大神，有没有快速的方法。

跪求各位大神。。。。。

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关键词：统计

“循环”表示：这个锅不背。
最大的问题在：distance <- rbind(distance,b)，要为变量分配1500万次地址，简直是灾难了。
其次是： b <- data.frame(cz_bts_3g[i,1:10],cz_yyt_wz[j,2],dist)，直接把最小的dist和对应ID记录下来不行吗？

你肯定不能上来就做笛卡尔积啊。
你这个数据，基站和营业厅都有地区信息。应该可以在一个地区内做配对吧。 即每个安庆地区的基站和安庆地区的营业厅一个个计算距离。
这样你的数据计算量会大量减少。

另外一个算法，给你一个思路，
假设一共有m个营业厅。  
1.先给定一个半径 l （根据经纬度）， 逐个营业厅计算以营业厅为原点 半径l范围内，哪些基站落入该圈内。
如落入了m1 圈的基站，且没有落入其他圈的，则必然是m1营业厅最近， 记录下最近的营业厅ID。 如同时落入了m1, m2, m5 三个营业厅的圈子，需要比较距离后，记录下最近的营业厅ID。
2. 剔除掉已经记录最近营业厅Id的基站点， 按步长x 增加半径 l+x，逐个营业厅画圈，重复第一步。
3.直到所有基站点被标注营业厅ID

cheetahfly 发表于 2018-3-23 22:55
“循环”表示：这个锅不背。
最大的问题在：distance

请大神指导啊，最大的问题在：distance <- rbind(distance,b)，这个怎么修改呢？直接把最小的dist和对应id记录下来怎么操作啊？小白一个

我那些年华 发表于 2018-3-26 09:04
请大神指导啊，最大的问题在：distance

先定义好"distance"的长度，然后每个循环中给

1. distance[i]

复制代码

赋值，在你的案例中，应该可以快90%以上。

cheetahfly 发表于 2018-3-26 09:24
先定义好"distance"的长度，然后每个循环中给赋值，在你的案例中，应该可以快90%以上。

假设基站数量300个，营业厅100个，您的意思是，distance的长度是300*100，（那distance是向量？） 不知道理解的对不对

cheetahfly 发表于 2018-3-26 09:24
先定义好"distance"的长度，然后每个循环中给赋值，在你的案例中，应该可以快90%以上。

假设有300个基站，100个营业厅，按照您的意思是distance的长度是300*100(那distance是向量？)，还有赋值的时候直接赋值distance,i我用的是i in 1:300这样肯定不行吧？在嵌套一层？