向量化这个 for 循环（当前行取决于上面的行）

Question

假设我想在给定预生成的正/负矩阵 (100x3) 的情况下创建 n=3 条随机游走路径（路径长度 = 100）。第一条路径将从 10 开始，第二条路径从 20 开始，第三条路径从 30 开始：

设置.seed(123)
给定.rand.matrix <- 复制(3,sign(rnorm(100)))
路径 <- 矩阵(NA,101,3)
路径[1,] = c(10,20,30)

for (j in 2:101) {
 路径[j,]<-路径[j-1,]+given.rand.matrix[j-1,]
}

最终值（给定种子和兰特矩阵）是 14, 6, 34...这是期望的结果...但是...

问题：有没有办法向量化 for 循环？问题在于计算时路径矩阵尚未完全填充。因此，将循环替换为 <代码> 路径[2:101,]<-路径[1:100,]+given.rand.matrix 返回的大部分是 NA。我只是想知道这种类型的 for 循环在 R 中是否可以避免。

提前非常感谢。

Answer 1

绝对可向量化：跳过 path 的初始化，并在矩阵上使用 cumsum：

path <- apply( rbind(c(10,20,30),given.rand.matrix), 2, cumsum)

> head(path)
     [,1] [,2] [,3]
[1,]   10   20   30
[2,]    9   19   31
[3,]    8   20   32
[4,]    9   19   31
[5,]   10   18   32
[6,]   11   17   31
> tail(path)
       [,1] [,2] [,3]
[96,]    15    7   31
[97,]    14    8   32
[98,]    15    9   33
[99,]    16    8   32
[100,]   15    7   33
[101,]   14    6   34