랩 어라운드를 사용하여 세 개의 연속 인덱스에 걸쳐있는 수식의 성능 최적화

글로 박스

이 공식의 구현을 최적화하고 싶습니다.

공식은 다음과 같습니다. 공식

x값의 배열입니다. i1 N> N 2400000. 들어가는 i=0, i-1마지막 요소이고,는에 대한 i=lastElement, i+1첫 번째 요소이다. 내가 작성한 코드는 다음과 같습니다.

   x <- 1:2400000
   re <- array(data=NA, dim = NROW(x))
   lastIndex = NROW(x)
   for(i in 1:lastIndex){
      if (i==1) {
        re[i] = x[i]*x[i] - x[lastIndex]*x[i+1]
      } else if(i==lastIndex) {
        re[i] = x[i]*x[i] - x[i-1]*x[1]
      } else {
        re[i] = x[i]*x[i] - x[i-1]*x[i+1]  
      }
    }

applyR에서 할 수 있습니까 ?

Dason

이를 위해 직접 벡터화를 사용할 수 있습니다.

# Make fake data
x <- 1:10
n <- length(x)
# create vectors for the plus/minus indices
xminus1 <- c(x[n], x[-n])
xplus1 <- c(x[-1], x[1])

# Use direct vectorization to get re
re <- x^2 - xminus1*xplus1

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