R：难以操纵 bigz vectors/list

Question

下面是我每天使用的两个方案，但我在使用 gmp 包时遇到了问题：

正常行为：

### example 1 (changing a subset of a vector)
> v1 <- rep(1,10)
> v1[3:7] <- 2:6
> v1
 [1] 1 1 2 3 4 5 6 1 1 1

### example 2 (flattening a list to a vector)
> mylist1 <- list(1:5,6:10)
> unlist(mylist1)
 [1]  1  2  3  4  5  6  7  8  9 10

GMP 等效物：

### example 1 (when changing a subset, the vector is lost)
> v2 <- as.bigz(rep(1,10))
> v2[3:7] <- as.bigz(2:6)
> v2
Big Integer ('bigz') 10 x 1 matrix:
  [,1]
 [1,] 1   
 [2,] 1   
 [3,] 2   
 [4,] 3   
 [5,] 4   
 [6,] 5   
 [7,] 6   
 [8,] 1   
 [9,] 1   
[10,] 1

### example 2 (strange behavior when flattening)
> mylist2 <- list(as.bigz(1:5),as.bigz(6:10))
> unlist(mylist2)
[1] 05 00 00 00 01 .... ##### many more "raw"-like entries

如果有 gmp 等价物（即 unlist.bigz）就好了，因为我们知道 R 中 "grow" 的对象可能会非常慢。大多数时候，我被迫声明一个空的 bigz 向量并不断地添加到它，如：

> v3 <- as.bigz(rep(1,2))
> v3 <- c(v3, as.bigz(2:6))
> v3 <- c(v3, as.bigz(rep(1,3)))
> v3
Big Integer ('bigz') object of length 10:
    [1] 1 1 2 3 4 5 6 1 1 1
>

我通常声明具有给定模式和长度的向量，但是当我尝试使用 bigz 向量执行此操作时： v4 <- as.bigz(vector(length=n)) 然后尝试填充向量的子集，我得到结果如上（即具有一列的矩阵）。这是非常不受欢迎的。

Answer 1

您可以使用 c 函数组合 bigz 个对象的列表：

bigz.list <- list(
  as.bigz(1),
  as.bigz(1),
  as.bigz(2:6),
  as.bigz(rep(1,3)))

> do.call(c, bigz.list)
Big Integer ('bigz') object of length 10:
 [1] 1 1 2 3 4 5 6 1 1 1

R：难以操纵 bigz vectors/list

R: Difficulties manipulating bigz vectors/list

optimization

r

gmp