使 for 循环在 R 中运行得更快

Question

我想创建一个 model，我在其中多次重复一个句子，每次都引入随机错误。 句子的重复项也会重复。 因此，在第一个周期中，我只从“example_sentence”开始。 在第二个循环中，我有那句话的两份副本。 在第三个循环中，我有 4 个那个句子的副本。 我想用 20k 个句子做 25 个周期。 我为此编写的代码运行速度太慢，我想知道是否有办法让我的嵌套 for 循环更高效？ 这是最慢的代码部分：

    alphabet <- c("a","b","d","j")
    modr1 <- "sentencetoduplicate"

    errorRate <- c()
    errorRate <- append(errorRate, rep(1,1))
    errorRate <- append(errorRate, rep(0,999))

    duplicate <- c(modr1)
    for (q in 1:25) {
      collect <- c()
      for (z in seq_along(duplicate)) {
        modr1 = duplicate[z]
        compile1 <- c()
        for (k in 1:nchar(modr1)) {
          error <- sample(errorRate, 1, replace = TRUE)
          if (error == 1) {
            compile1 <- append(compile1, sub(substring(modr1,k,k),sample(alphabet,1,replace=TRUE),substring(modr1,k,k)))
          } else {
            compile1 <- append(compile1, substring(modr1,k,k))
          }
        }
        modr1 <- paste(compile1, collapse='')
        collect <- append(collect, modr1)
      }
      duplicate <- append(duplicate, collect)
    }

Answer 1

这是一种更快的循环方法，但我认为将其应用于 20K 句子的问题仍然存在！

f <- function(let, alphabet = c("a","b","c","d","j"),error_rate=1/1000) {
  lenlet=length(let)
  let = unlist(let)
  k <- rbinom(length(let),1,prob = error_rate)
  let[k==1] <- sample(alphabet,size = sum(k==1), replace=T)
  return(as.list(as.data.frame(matrix(let, ncol=lenlet))))
}

modr1 <- "sentencetoduplicate"
k <- data.table(list(strsplit(modr1,"")[[1]]))

for(q in 1:25) {
    k[, V1:=list(f(V1))]
    k <- k[rep(1:nrow(k),2)]
}

更新了稍微快一点的版本！ （注意这不再by=1:nrow(k) ）