集算器与R语言的循环函数对比

循环函数可以遍历数组或集合中的每个成员，可以将结构复杂的循环语句用简单的函数形式表达出来，可以减少代码量并提高可读性。集算器和R语言都支持循环函数，下面将对比两者用法上的异同。

1、生成数据

生成1到10之间的奇数。

集算器：x=to(1,10).step(2)

代码中，to(1,10)生成了1到10之间的连续整数，step函数根据上一步计算结果间隔取数，最终结果是[1,3,4,5,7,9]。集算器的这种数据类型被称为序列。

这段代码还有更简单的写法：x=10.step(2)。

R语言：x<-seq(from=1,to=10,by=2)

这段代码直接从1开始间隔取数，直到10为止，计算结果是：c(1,3,4,5,9)。R语言的这种数据类型被称为向量。

这段代码还有更简单的写法，即：x<-seq(1,10,2)。

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比较：
（1）两者都可以实现本例，但集算器要分两步计算，理论上性能较差。R语言只需一步，性能较高；

（2）集算器的写法是按照序号从集合取数，具有通用性。比如某个字符串序列：A1=["a", "bc", "def"……]，要取出A1里奇数位置的字符串时，集算器的写法不必改变，仍然是x=A1.step(2)。

R语言是直接生成数据，所以性能更高。R语言也可以写出通用的表达式，比如同样的字符串向量：A1=c(“a”, “bc”, “def”……)，要取出A1里奇数位置的字符串时，R语言的表达式可以是：x=A1[seq(1,length(A1),2)]。

（3）集算器的循环函数有个R语言所没有的特点：内置循环变量和运算符。其中，“~”代表循环变量，“#”代表循环计数，“[]”代表相对位置，“{}”代表相对区间。利用这些变量和运算符，集算器可以写出通用简洁的表达式，比如求集合A2=[2,3,4,5,6]各成员的平方：

A2.(~*~) /结果为[4,9,16,25,36]，也可以表示为A2**A2，但后者不够直观通用。R语言则只能表示为A2*A2。

取前三个成员：

A2.select(#<=3) /结果为[2,3,4]

取每个成员的上一个成员，组成新集合：

A2.(~[-1]) /结果为[null,2,3,4,5]

增长率：

A2.((~ – ~[-1])/ ~[-1]) /结果为[null,0.5,0.33333333333,0.25,0.2]

移动平均值：

A2.(~{-1,1}.avg()) /结果为[2.5, 3.0, 4.0, 5.0, 5.5]

总结：本例中，R语言既可以直接生成数据，也可以写出通用的表达式，比集算器更灵活，占用内存可以更少。

2、过滤记录

循环函数的计算对象可以是成员为单值的数组或集合，也可以是成员为记录的二维结构化数据对象，事实上，后者才是循环函数的主要用途。比如：针对订单记录sales，过滤出2010年签订的金额大于2000的订单。

说明：sales来源于文本文件，其部分数据如下：

集算器：sales.select(ORDERDATE>=date(“2010-01-01″) && AMOUNT>2000)

部分结果如下：



R语言：sales[as.POSIXlt(sales$ORDERDATE)>=as.POSIXlt("2010-01-01") &sales$AMOUNT>2000,]

部分结果如下：



比较：

（1）集算器和R语言都可以实现本功能，所不同的是集算器使用了select循环函数，而R语言直接使用下标，两者的本质并无差别。另外，R语言还可以用attach函数进一步简化表达式：sales[as.POSIXlt(ORDERDATE)>=as.POSIXlt("2010-01-01") & AMOUNT>2000,]。如此一来，两者的相似度就更高了。

（2）除了查询，还有求序号、排序、排名、Top N、分组求和等。比如：求本案例中记录的序号。

sales.pselect@a(ORDERDATE>=date(“2010-01-01″) && AMOUNT>2000) /集算器

which(as.POSIXlt(sales$ORDERDATE)>=as.POSIXlt(“2010-01-01″) &sales$AMOUNT>2000) /R语言

比如：将记录按照SELLERID正排序，按照AMOUNT逆排序。

sales.sort(SELLERID,AMOUNT:-1) /集算器

sales[order(sales$SELLERID,-sales$AMOUNT),] /R语言

比如：求AMOUNT最大的三条记录。

（3）R语言有时用下标来计算，比如过滤；有时用函数来计算，比如求记录序号；有时是“数据集+函数+数据集”的形式，比如排序；有时是“函数+数据集+函数”的形式，比如Top N。这种多变的写法看似灵活，但会让程序员产生严重的混乱。相比之下，集算器总是“数据集+函数+函数……”这种对象式的访问形式，结构简单统一，更易于程序员掌握。

比如，进行连续计算，先过滤再求TopN，集算器的算法如下：

R语言的算法如下：

Mid<-sales[as.POSIXlt(sales$lt("2010-01-01") &sales$AMOUNT>2000,]

head(Mid [order(Mid$AMOUNT),],n=3)

可以看到，集算器更擅长表达多步骤的连续计算。

总结：在本案例中，集算器在语法一致性和连续计算方面有一定的优势，对初学者更友好。

3、分组汇总

对记录分组汇总时也常会用到循环函数，比如：按CLIENT和SELLERID分组，分组后对AMOUNT求和并求最大值。

集算器：sales.groupsCLIEmax(AMOUNT))

部分结果如下：

（1）本案例要使用一种以上的汇总方法，集算器可直接实现本案例，但R语言内置的库函数不直接支持同时使用多种汇总方法，因此求和、求最大值要分为两步，最后再通过cbind拼合结果。另外，R语言在本案例中要占用更多的内存。

（2）注意一下R语言中反人类的设计：sales[c(3,2)]，这里的顺序是先SELLERID再CLIENT，但业务逻辑中的分组顺序却是先CLIENT再SELLERID，完全相反，而结果又会显示为先SELLERID再CLEINT。总之，业务逻辑、代码、计算结果，这三者无法统一起来。

总结：本案例中，集算器在敏捷性、内存占用、统一性方面有优势。

4、求平方和

用循环函数求集合v=[2,3,4,5]的平方和。

注意：集算器和R语言都有现成函数可以求平方和，但这里我们用通用的循环函数来实现。

集算器：v.loops(~~+~*~;0)

R语言：Reduce(function(x,y) x+y*y, c(0,v))

比较：

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（1）集算器和R语言都可以轻松实现本功能；

（2）集算器使用了loops函数，这表示以零为初始值，对v中的每个成员依次进行计算，并返回最后的结果。其中，“~”代表当前这一步的成员，“~~”代表上一步的计算结果。比如：第一步的算法是0+2*2，第二步的算法是4+3*3，依此类推。最后的结果是54。

R语言使用了Reduce函数，这表示对[0,2,3,4,5]中的成员依次计算，并将当次的计算结果代入下一次继续计算。第一步的算法是：0+2*2，第二步的算法是4+3*3，同集算器一样。

（3）R语言使用了lambda表达式来实现本算法。这种写法无需定义函数名就可以直接使用，是匿名函数的一种。本例中，function(x,y)是函数的声明部分，定义了两个参数；x+y*y是函数体，实现具体算法；c(0,v)将0和v拼在了一起，即[0,2,3,4,5]，这个集合中的每个成员都会依次参与运算。由于可以传入完整的函数，因此这种写法非常灵活，可以实现功能复杂的算法。

集算器的写法可以理解为一种隐式的lambda表达式。这种写法本质和R语言的显式lambda表达式一样，但它只有表达式，既没有函数名，也无需声明函数，更不需要定义变量，因此结构更简单。本例中，“~”是内置的循环变量，无需定义；~~+~*~是表达式，用来实现具体算法；v是固定参数，参数中的每个成员都会依次参与运算。由于不能传入函数，因此理论上这种写法的灵活性和表达能力不如R语言。

（4）集算器的写法理论上不够灵活，但它有~、~~、#、[]、{}等便利的内置变量和运算符，实际表达能力反而更强。比如集算器可以用“~~”直接表示上一步的计算结果，但在R语言中这需要用reduce函数和额外的变量配合才能实现。集算器可以用“#”直接表达当前的循环序号，而R语言就很难实现该功能。集算器也可以用“[]”来表达相对位置，比如~[1]可以表示下一个成员的值，Close[-1]可以表示上一条记录中Close字段的值。

集算器还能用“{}”表示相对区间，比如{-1,1}可以表达前一位和后一位之间的三个成员，因此，用v.(~{-1,1}.avg())这种通用的表达式就可以计算移动平均值，而R语言需要用特定的函数来实现：filter(v/3, rep(1, 3),sides = 1)，这里甚至没有“求平均值”这个函数，入门者很难理解。

总结：本案例中，R语言的lambda表达式理论上更强大，但理解起来稍显困难，集算器的写法相对好理解。