给定两个[n，2]矩阵我想比较它们，如下例所示：
library('fastmatch')
Matrix2Curt=cbind(c(1,2,3,4),c(5,6,7,8))
Matrix2compare=cbind(c(1,2,3,4,5,6,7,3,9),c(5,1,2,3,3,9,3,7,6))
a=lapply(split(Matrix2compare,row(Matrix2compare)),as.numeric)
b=lapply(split(Matrix2Curt,row(Matrix2Curt)),as.numeric)
RmRowIndex=fmatch(a,b)
IndexInMatrix2comp<-which(!is.na(RmRowIndex))
RmRowIndex=na.omit(RmRowIndex)
OpenPositions=Matrix2Curt[-RmRowIndex,]
FoundPositions=Matrix2compare[IndexInMatrix2comp,]
我需要在更大的算法中进行大量的这种计算，并且90％的运行时间都放在上面的行中。 有人知道更快的计算方法吗？
感谢您的帮助
评论备注： 是的，我把Code放在一个名为setdiffMatrix（）的函数中，并且几次调用了这个函数：
$by.self
self.time self.pct total.time total.pct
".Call" 1.76 84.62 1.76 84.62
"lapply" 0.14 6.73 0.32 15.38
"as.character" 0.10 4.81 0.10 4.81
"as.factor" 0.02 0.96 0.16 7.69
"eval" 0.02 0.96 0.02 0.96
"FUN" 0.02 0.96 0.02 0.96
"match" 0.02 0.96 0.02 0.96
$by.total
total.time total.pct self.time self.pct
"setdiffMatrix" 2.08 100.00 0.00 0.00
".Call" 1.76 84.62 1.76 84.62
"fmatch" 1.76 84.62 0.00 0.00
"lapply" 0.32 15.38 0.14 6.73
"as.factor" 0.16 7.69 0.02 0.96
"split" 0.16 7.69 0.00 0.00
"split.default" 0.16 7.69 0.00 0.00
"as.character" 0.10 4.81 0.10 4.81
"eval" 0.02 0.96 0.02 0.96
"FUN" 0.02 0.96 0.02 0.96
"match" 0.02 0.96 0.02 0.96
"match.arg" 0.02 0.96 0.00 0.00
"sort" 0.02 0.96 0.00 0.00
"sort.default" 0.02 0.96 0.00 0.00
"sort.int" 0.02 0.96 0.00 0.00
$sample.interval
[1] 0.02
$sampling.time
[1] 2.08