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R语言——循环

news 来源：原创 2025/6/7 10:37:25

参考资料：学习R

在R中有三种循环：repeat、while和for。虽然向量化意味着我们可能并不需要大量使用它们，但在需要重复执行代码时，它们是非常有用的。

1、重复循环

R中最容易掌握的循环是repeat。它所做的事情就是反复地执行代码，直到告诉它停为止。下面这个代码将反复执行，直到我们按下escape键、退出R为止。

repeat{
  message("Happy Groundhog Day!")
}

一般来说无限循环不是我们想要的，因此需要一个break语句来跳出无限循环。下例中，sample函数将在每个循环迭代中返回一个操作：

repeat{
  message("Happy Groundhog Day!")
  action<-sample(
    c(
      "Learn French",
      "Make an ice status",
      "Rob a bank",
      "Win heart of Andie McDowell"
    ),
    1
  )
  message("action= ", action)
  if(action=="Win heart of Andie McDowell") break
}

有时候，我们想做的不是退出整个循环，而是跳出当前的迭代，开始next一下次迭代而已：

repeat{
  message("Happy groundhog Day")
  action<-sample(
    c(
      "Learn French",
      "Make an ice statue",
      "Rob a bank",
      "Win heart of Andie McDowell"
    ),
    1
  )
  if(action=="Rob a bank"){
    message("Quietly skipping to the next iteration")
    next
  }
  message("action= ",action)
  if(action=="Win heart of Andie McDowell") break
}

2、while循环

while循环就像是延迟了的repeat循环。它不是先执行代码再检查循环是否应该结束，而是先进行检查再执行代码。因为检查发生在开始时，所以循环体可能不会被执行。如下：

action<-sample(
  c(
    "Learn French",
    "Make an ice statue",
    "Rob a bank",
    "Win heart of Andie McDowell"
  ),
  1
)
while(action!="Win heart of Andie McDowell"){
  message("Happy Groundhog Day!")
  action<-sample(
    c(
      "Learn French",
      "Make an ice statue",
      "Rob a bank",
      "Win heart of Andie McDowell"
    ),
    1
  )
  message("action= ",action)
}

3、for循环

这种循环适用于已知代码所需执行的循环次数的情形。for循环将接受一个迭代器变量和一个向量参数。在每个循环中，迭代器变量会从向量中取得一个值。最简单的情况下，该向量只包含整数：

for(i in 1:5) message("i= ",i)

如果我们想执行多个表达式，与其他循环一样，须使用大括号把他们括起来：

for(i in 1:5){
  j<-i^2
  message("j= ",j)
}

R的for循环非常灵活，因为它们的输入并不限于整数或数字，还可以传入字符向量、逻辑向量或列表：

for (month in month.name){
  message("The month of ",month)
}

for(yn in c(TRUE,FALSE,NA)){
  message("This statement is ",yn)
}
l<-list(
  pi,
  LETTERS[1:5],
  charToRaw("not as complicated as it looks"),
  list(TRUE)
)
for (i in l){
  print(i)
}

因为for循环操作于向量中的每个元素，所以它提供了一种“伪向量化”。注意，R的for循环几乎总是比其对应的向量化运行得要慢，而且往往是一到两个数量级的差别。这意味着我们应尽可能地使用向量化。