跟踪循环迭代

Question

翻转一枚硬币。成功，你赢了100，否则你输了50。你会继续玩，直到你的钱在你的口袋a。如何存储任何迭代中a的值？

a <- 100
while (a > 0) {
  if (rbinom(1, 1, 0.5) == 1) {
    a <- a + 100
  } else {
    a <- a - 50
  }
}

作为最终结果，当while循环结束时，我希望能够查看每次迭代的a的值，而不仅仅是最终结果。我在Counting the iteration in sapply上查阅了帖子，但我无法将其应用于此案例。

Answer 1

将a的初始值存储在第二个向量中，并在每次迭代时附加新值a。

a <- pocket <- 100
while (a > 0) {
  if (rbinom(1, 1, 0.5) == 1) {
    a <- a + 100
  } else {
    a <- a - 50
  }
  pocket <- c(pocket, a)
}

当然，矢量化方法可能更有效，例如：

n <- 1000000
x <- c(100, sample(c(100, -50), n, replace=TRUE))
cumsum(x)[1:match(0, cumsum(x))]

但是不能保证你会在n次迭代中耗尽资金（在这种情况下你会收到一个错误，只能看x看看实现的轨迹）。

修改

在回应concerns voiced by @Roland时，以下方法避免了在每次迭代时重新分配内存：

n <- 1e6
a <- rep(NA_integer_, n)
a[1] <- 100L # set initial value (integer)
i <- 1 # counter
while(a[i] > 0) {
  # first check whether our results will fit. If not, embiggenate `a`.
  if(i==length(a)) a <- c(a, rep(NA_integer_, n))
  if (rbinom(1, 1, 0.5) == 1) {
    a[i+1] <- a[i] + 100L
  } else {
    a[i+1] <- a[i] - 50L
  }
  i <- i + 1  
}
a[seq_len(i)]