在r中的某个阈值处破坏cumsum（）函数

debugcn 发表于 Dev

丹尼尔·叶菲莫夫（Daniel Yefimov）

例如，我有以下代码：

cumsum(1:100)

如果元素i + 1大于，我想打破它3000。我怎样才能做到这一点？

所以代替这个结果：

[1]    1    3    6   10   15   21   28   36   45   55   66   78   91  105  120  136  153  171  190  210  231  253  276  300
 [25]  325  351  378  406  435  465  496  528  561  595  630  666  703  741  780  820  861  903  946  990 1035 1081 1128 1176
 [49] 1225 1275 1326 1378 1431 1485 1540 1596 1653 1711 1770 1830 1891 1953 2016 2080 2145 2211 2278 2346 2415 2485 2556 2628
 [73] 2701 2775 2850 2926 3003 3081 3160 3240 3321 3403 3486 3570 3655 3741 3828 3916 4005 4095 4186 4278 4371 4465 4560 4656
 [97] 4753 4851 4950 5050

我想得到以下结果：

 [1]    1    3    6   10   15   21   28   36   45   55   66   78   91  105  120  136  153  171  190  210  231  253  276  300
 [25]  325  351  378  406  435  465  496  528  561  595  630  666  703  741  780  820  861  903  946  990 1035 1081 1128 1176
 [49] 1225 1275 1326 1378 1431 1485 1540 1596 1653 1711 1770 1830 1891 1953 2016 2080 2145 2211 2278 2346 2415 2485 2556 2628
 [73] 2701 2775 2850 2926

大卫·阿伦堡（David Arenburg）

正如我在评论中提到的那样，即使对于像我这样的人，用Rcpp编写简单的内容也没什么大不了的。这是一个看起来很原始的实现（感谢@ MatthewLundberg的改进建议）

library(Rcpp)
cppFunction('NumericVector cumsumCPP(NumericVector x, int y = 0){

    // y = 0 is the default
    // Need to do this in order to avoid modifying the original x
    int n = x.size();
    NumericVector res(n);
    res[0] = x[0];

    for (int i = 1 ; i < n ; i++) {
      res[i] = res[i - 1] + x[i];
      if (res[i] > y && (y != 0)) { 
        // This breaks the loop if condition met
        return res[seq(0, i - 1)];
      }
    }

    // This handles cases when y== 0 OR y != 0 and y > cumsum(res)
    return res;
}')

cumsumCPP(1:100, 3000)
#  [1]    1    3    6   10   15   21   28   36   45   55   66   78   91  105  120  136  153  171  190  210  231  253  276  300
# [25]  325  351  378  406  435  465  496  528  561  595  630  666  703  741  780  820  861  903  946  990 1035 1081 1128 1176
# [49] 1225 1275 1326 1378 1431 1485 1540 1596 1653 1711 1770 1830 1891 1953 2016 2080 2145 2211 2278 2346 2415 2485 2556 2628
# [73] 2701 2775 2850 2926

与基数Rs相似cumsum，这对整数和浮点数均有效，并且不处理NAs。阈值的默认值设置为0-如果要限制负值cumsum，则不理想，但是我暂时还没有想到更好的值（您可以自己决定一个值）。

虽然可以使用一些优化...

set.seed(123)
x <- as.numeric(sample(1:1e3, 1e7, replace = TRUE))
microbenchmark::microbenchmark(cumsum(x), cumsumCPP(x))
# Unit: milliseconds
#         expr      min        lq      mean   median        uq       max neval cld
#    cumsum(x) 58.61942  61.46836  72.50915  76.7568  80.97435  99.01264   100  a 
# cumsumCPP(x) 98.44499 100.09979 110.45626 112.1552 119.22958 131.97619   100   b

identical(cumsum(x), cumsumCPP(x))
## [1] TRUE

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