計數條件在lapply中的出現

Question

我正在運行一個模擬程序，我需要跟蹤特定條件的函數調用中出現的次數。我試圖通過賦值給一個全局對象來完成這個任務。它可以運行，如果你運行的功能，但如果你試着lapply功能，我正在做的那麼你得到的條件發生的所有時間單次計數，而不是每次發生的list饋送給每個元素的計數lapply。

這裏是一個虛擬的情況的發生是一個數字的均勻性：

FUN <- function(x){ 
    lapply(1:length(x), function(i) { 
     y <- x[i] 
     if (y %% 2 == 0){ 
      assign("count.occurrences", count.occurrences + 1, env=.GlobalEnv) 
     } 
     print("do something") 
    }) 
    list(guy="x", count=count.occurrences) 
} 

#works as expected 
count.occurrences <- 0 
FUN(1:10) 


count.occurrences <- 0 
lapply(list(1:10, 1:3, 11:16, 9), FUN) 

#gives me... 
#> count.occurrences 
#[1] 9 

#I want... 
#> count.occurrences 
#[1] 5 1 3 0 

這是在模擬這樣的速度是一個問題。我希望這樣做盡可能快，所以我沒有結婚到全球任務的想法。

Answer 1

而不是分配給全球環境，爲什麼不直接分配給FUN的環境裏面？

FUN <- function(x){ 
    count.occurances <- 0 
    lapply(1:length(x), function(i) { 
     y <- x[i] 
     if (y %% 2 == 0){ 
      count.occurances <<- count.occurances + 1 
     } 
     print("do something") 
    }) 
    list(guy="x", count=count.occurances) 
} 

Z <- lapply(list(1:10, 1:3, 11:16, 9), FUN) 

然後，你可以拉出計數。

> sapply(Z, `[[`, "count") 
[1] 5 1 3 0 

Answer 2

我能得到這樣的：

count.occurances <- 0 
Z <-lapply(list(1:10, 1:3, 11:16, 9), FUN) 
diff(c(0, sapply(1:length(Z), function(x) Z[[x]]$count))) 

我接受更好的想法（快）。

Answer 3

我還沒有對此做過任何基準測試，但是您是否嘗試過使用for循環？我知道R中一般不鼓勵循環，但它們也不總是較慢。

FUN <- function(x) { 
    count.occurrences = 0 
    for (i in 1:length(x)) { 
    y = x[i] 
    if (y %% 2 == 0) { 
     count.occurrences = count.occurrences + 1 
    } 
    print("do something") 
    } 
    list(guy="x", count=count.occurrences) 
} 

lapply(list(1:10, 1:3, 11:16, 9), FUN)