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R語言中矩陣、向量在內存上的區別
2018-03-13
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R語言中矩陣、向量在內存上的區別

向量

在初始創建時，系統就給分配了足夠的空間，沒有賦值的下標對應的值都用NA代替了，所以向量不存在下標超出的限制比如：

> x
[1] 1 2
> length(x)
[1] 2
> x[100]
[1] NA
> length(x)
[1] 2
> x[100]=3
> length(x)
[1] 100
創建x時給了兩個數字，所以長度為2。但是取值x[100]時顯示的是NA并非下標越界，當賦值x[100]=3時，x的長度變為了100。

這種性質的好處就是可以取代向量的重新賦值語句比如：

>x<- c(x,2)

可以使用以下語句代替：

>x[length(x)+1]=2
這樣的好處就是由于不用重新賦值，不需要重新分配內存，因此可以大大提升程序的效率，比如：

> create_vector2<-function(k)
+ {
+   gh=c()
+   for(i in 1:k){
+     gh=c(gh,i)
+   }
+   return(gh)
+ }
> create_vector1<-function(k)
+ {
+   gh=c()
+   gh[1:k]=1:k
+   return(gh)
+ }
以上為兩個創建向量的函數，運行時間測量如下：

> system.time(create_vector1(10000))     #創建10000長度的向量，函數1運行時間
用戶 系統 流逝
   0    0    0
> system.time(create_vector2(10000))     #創建10000長度的向量，函數2運行時間
用戶 系統 流逝
0.11 0.00 0.11
> system.time(create_vector1(100000))     #創建100000長度的向量，函數1運行時間
用戶 系統 流逝
   0    0    0
> system.time(create_vector2(100000))     #創建100000長度的向量，函數1運行時間
 用戶  系統  流逝
11.48  0.01 11.71
可以看到函數1明顯比函數2快很多。函數1的運行時間基本為0。
矩陣
矩陣并沒有這種性質，矩陣的內存空間是初始創建空間的大小。一但確定，只有通過重新賦值來改變。所以會出現下標越界等錯誤。



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