内存空间使用率为（i in 1：1000）

Question

for(i in 1:1000)是否实际为向量分配了1000个字长的空间，或者它在C中的行为类似for(i=1;i<=1000;++i)？

为了澄清这个问题，让我展示for(i in seq(1000))DoSomething(i)

的两种可能实现方式

首次实施：

  

在内存中分配长度为1000的空格，将其标记为v

     

将1,2,3 ......，1000写入该存储区域

     

为计数器分配长度为1的内存空间，将其标记为c

     

为i

在长度为1的内存中分配空格      

设置c = 0

     

loopstart：从内存中读取v [c]，将值写入i

     

调用DoSomething，以i为参数

     

设置c = c + 1

     

如果c <1000，则转到loopstart

第二次实施：

  

为i

在长度为1的内存中分配空格      

设置i = 1

     

loopstart：调用DoSomething，以i为参数

     

设置i = i + 1

     

如果i <= 1000则转到loopstart

第二个在空间复杂性方面比第一个效率高得多。我的问题是，哪一个更接近真正的实施？

Answer 1

我想我现在看到了你的意思，而且新闻很糟糕（根据我的测试）。

考虑以下代码，运行profvis：

我们创建向量v，以显示创建向量时的外观，然后清除RAM并运行空for循环。看看内存的使用情况，R肯定会在内存中创建一个向量。

出于兴趣，我们可以在环中引入while循环，因为它的行为更像您的第二个实现＆＃34;：

再次注意相同的测试，但我们现在也有一个while循环。请注意，while循环的内存分配具有正面和负面属性，这意味着在此过程中分配了和这么多内存。我假设这是因为在每次迭代中重新创建i的方式（即：复制，然后由副本覆盖原始）。在我看来，while表现为你的第二次实施＆＃34;正如预期的那样，for表现为您的第一次实施＆＃34;。

请记住这背后的原因。 for不仅可用于分配序列向量，还可用于迭代任何向量。例如：

words <- c( "hey", "there", "how", "are", "you" )
for( i in words ) {
    print( i )
}

# [1] "hey"
# [1] "there"
# [1] "how"
# [1] "are"
# [1] "you"

如果不在某个时刻分配该向量，那将很难实现。