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在R中使用循环时，遵循一些黄金规则可提高运行速度：

1. 存在矢量化替代时，请勿使用循环
2. 不长的物体（通过c，cbind在循环过程等） - R有创建一个新的对象，并在整个信息复制只是为了添加新元素或行/列
3. 分配一个对象来保存结果并在循环期间填充它

例如，我们将创建一个新版本analyze，它将返回每个文件的每日平均炎症（列）。

请注意我们如何out在每次迭代中添加新列？这是for在R 中编写循环的主要罪过。

相反，我们可以创建一个具有正确尺寸（行/列）的空矩阵来保存结果。然后我们遍历文件，但这次我们填写f结果矩阵的第一列out。这次R没有复制/增长来处理。

在这个简单的例子中，analyze2和的计算时间差别不大analyze3。这是因为我们只迭代12个文件，因此我们只进行12次复制/增长操作。如果我们在更多文件或我们正在增长的数据对象上这样做，那么复制/增长的代价将会大得多。

请注意，apply为您处理这些内存分配问题，但是您必须将循环部分写为要传递的函数apply。从本质上讲，apply它只是一个for带有额外便利的循环。