给定列表
li = list(a = list(b = list(1:3)))
以下提取方法给出相同的结果:
li[["a"]][["b"]][[1]][[2]]
[1] 2
purrr::pluck(li, "a", "b", 1, 2)
[1] 2
for (i in list("a", "b", 1, 2)) li = `[[`(li, i)
li
[1] 2
purrr::pluck 和 for 具有明显的优势，即可以通过编程方式构建嵌套索引向量。在以下方面比较它们时有什么需要考虑的吗:
- 性能(例如，“链式”
[[方法与for方法有显着不同/更快吗？) - 一种方法可能会提供与其他方法不同的结果的边缘情况
最佳答案
虽然我不明白你问“哪种方法最快”和“不仅是执行速度”是什么意思。如果您指的是渐近性能，那么也许我们可以稍微扩大列表以进行测试。 (如果你指的是代码优雅、惯用性或其他什么，那么这可能不是最明确的问题。)
我有第四个建议:
Reduce(`[[`, list('a','b',1L,2L), init=li)
性能比较:
microbenchmark::microbenchmark(
base = li[["a"]][["b"]][[1]][[2]],
purrr = purrr::pluck(li, "a", "b", 1, 2),
"for" = { li0 <- li; for (i in list("a", "b", 1, 2)) li0 = `[[`(li0, i)},
reduce = Reduce(`[[`, list('a', 'b', 1L, 2L), init=li)
)
# Unit: microseconds
# expr min lq mean median uq max neval
# base 1.5 2.65 3.747 3.60 4.95 8.9 100
# purrr 33.9 62.00 73.727 67.70 91.90 159.1 100
# for 2716.7 3465.65 4671.615 5120.05 5353.00 6090.2 100
# reduce 9.6 18.60 23.519 21.50 28.10 73.5 100
让我们尝试使用更大的列表:
gargantuan <- setNames(1:2600, paste0(rep(LETTERS, times=100), rep(1:100, each=26)))
li = c(gargantuan, list(a = c(gargantuan, list(b = list(1:3)))))
li[["a"]][["b"]][[1]][[2]]
# [1] 2
### other tests confirm the results are identical
# Unit: microseconds
# expr min lq mean median uq max neval
# base 35.8 74.85 132.272 142.85 194.35 211.4 100
# purrr 102.2 210.60 313.105 354.00 396.80 519.4 100
# for 2151.8 3082.55 4338.619 4744.00 5354.95 5841.4 100
# reduce 40.8 94.00 160.764 177.80 223.45 239.5 100
这表明 Reduce 解决方案仅被文字/常量基础版本打败，并且对于Reduce 比 purrr::pluck 快一点，而且比 for 循环快很多。
(注意:我说 robust 是指基本的索引方法，而不是防错或类似的方法。它容易受到用户过度索引的影响，因此更有弹性的方法可能包括预索引检查和/或错误捕捉。)
关于r - 哪种提取方法最快？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/59117664/