在 R 中添加带条件的向量元素

Question

假设我有一个要添加的元素向量：

a <- c(1,2,-7,5)

这里有一些额外的测试用例：

a <- c(1,2,-3,5)
a <- c(1,2,-7,-3,5)

我知道我可以使用 sum(a) 来获得结果，但是如果我有一个条件需要注意怎么办：

current_sum = 0
for(i in 1:length(a)){    
 last_sum = current_sum
 current_sum = current_sum + a[i]
 if(current_sum < 0)
 {
  current_sum = last_sum
  current_sum = current_sum + (a[i]*-1)
 }
}

在这里，每次总和为负时，我们返回到前一个总和，并加上使总和变为负数的那个数字的相反数。作为第一个示例的结果输出 15

显然，元素的向量是事先不知道的，性能是个问题。一般情况下，是否有任何完全矢量化的方法或更有效的方法（避免循环）？

Answer 1

试试这个

f1 <- function(x) repeat{pos<-min(which(cumsum(x)<0))
                    x[pos]<-abs(x[pos])
                    if(all(cumsum(x)>=0)){return(sum(x));break}}
a <- c(1,2,-7,-3,5)
f1(a)
#[1] 12

Answer 2

试试Reduce，它可以用二元函数折叠一个向量：

a <- c(1,2,-7,5)
Reduce(function(x, y){x + ifelse(x + y < 0, -y, y)}, a)
## [1] 15

a <- c(1,2,-3,5)
Reduce(function(x, y){x + ifelse(x + y < 0, -y, y)}, a)
## [1] 5

a <- c(1,2,-7,-3,5)
Reduce(function(x, y){x + ifelse(x + y < 0, -y, y)}, a)
## [1] 12

Answer 3

我发现 R/C 接口对于性能很重要的任务非常有用，没有明显的向量化 R 解决方案，并且 C 中的代码非常容易编写。试试这个：

require(inline)
.internalSumPositive<-cfunction(sig=c(v="SEXP"), language="C", body="
   double sum=0.0;
   int i,n = length(v);
   double *values = REAL(v);
   SEXP ret = PROTECT(allocVector(REALSXP,1));
   for (i=0;i<n;i++) {
      sum += values[i];
      if (sum<0) sum = sum - 2*values[i];
   }
   REAL(ret)[0] = sum;
   UNPROTECT(1);
   return ret;")

sumPositive<-function(v) {
   if (!is.numeric(v)) stop("Argument must be numeric")
   if (length(v)==0) return(numeric(0))
   .internalSumPositive(as.numeric(v))
}

那你可以试试：

sumPositive(c(1,2,-7,5))
#[1] 15
sumPositive(c(1,2,-3,5))
#[1] 5
sumPositive(c(1,2,-7,-3,5))
#[1] 12

我不会报告基准测试，因为它甚至不是与其他提议的 R 解决方案的竞争（这可以快数万倍）。

在 R 中添加带条件的向量元素

Adding vector elements with condition in R

performance

r

sum

add

conditional-statements