按名称或列表/向量中的位置索引，哪个更快？

Question

我目前正在尝试优化物理模型计算的速度。这个模型的特殊性在于它使用数百的输入参数，所有输入参数都存储在一个大的命名向量中：

initialize = c("temperature"=100, "airpressure"=150, "friction"=0.46)

模型虽然迭代数百次，但需要访问参数，可能会更新它们等等：

compute(initialize['temperature'], initialize['airpressure'])
initialize['friction'] <- updateP(initialize['friction'])

这是逻辑。但是我想知道这样做是否真的有效。按名称进行索引后会发生什么，它快吗？改变这种逻辑的一些想法：

• 将每个参数定义为环境中的自变量？ （但是如何传递大量的函数作为函数的参数？
• 有一个参数列表而不是一个命名向量？

• 通过向量中的索引访问每个参数，如下所示：

  compute（initialize [1]，initialize [2]）

如果我使用这个最后的解决方案，当然我将失去代码的可读性（哪个参数实际上是初始化[1]？）。因此，一种方法可以是首先确定他们的立场：

temperature.pos <- 1
airpressure.pos <- 2
compute(initialize[temperature.pos], initialize[airpressure.pos])

当然，为什么我没有尝试这个并测试速度？好吧，在脚本中转换参数调用的每个位置需要花费数小时的时间，这就是我在做之前要求的原因。

也许还有一个更聪明的解决方案？

由于