R中的agrep函数基于C代码并且如此执行。 但是，我注意到，与对agrep命令行可执行文件的直接系统调用相比，在R内执行agrep之间存在显着的（数量级）性能差距。 （到目前为止仅在Linux上测试过）
我的代码的本质是这个（x是250K字符串的向量，xNoisy是x中1000个随机采样字符串的向量，由几个随机字符修改）：
system.time( sapply(xNoisy, FUN = agrep, x=x,max.distance = 2))
system.time(for (p in xNoisy) tmp=system(paste0("agrep -2 ", p, " strings.txt"),intern=TRUE) )
（这里strings.txt是包含x中字符串的文件。） 第一行需要700秒，第二行需要10秒（！）秒。 为什么这样，有没有办法更接近R？中的Linux agrep的性能？