如何将while循环并行化？

Question

iter <- 1000
myvec <- c()
while(is.null(myvec) || nrow(myvec) <= iter){
 x = rnorm(10, mean = 0, sd = 1)
 if(sum(x) > 2.5){
    myvec <- rbind(myvec, x)
 }
}

我想并行化上面的while循环，直到myvec中共有iter = 1000条目为止。我查看了这篇帖子，但我认为那里的答案不适用于我的示例。

- Adrian

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第四行应该是sd = 1而不是sigma = 1吗？ - jpdugo17

这个循环在R中相当难以有效地并行化，因为循环条件中存在数据依赖关系，但您可以通过以下方法使现有代码更加高效：(a) 不要重复调用'rbind'，这会使您的算法渐近较慢；(b) 生成较大的正态分布随机数矩阵，并找到第一行不再满足条件的位置。然后切断剩余的行。 - Konrad Rudolph

Answer 1

实际上您不需要并行化while循环。 您可以像下面这样将操作向量化到x上

iter <- 1000
myvec <- c()
while (is.null(myvec) || nrow(myvec) <= iter) {
  x <- matrix(rnorm(iter * 10, mean = 0, sd = 1), ncol = 10)
  myvec <- rbind(myvec, subset(x, rowSums(x) > 2.5))
}
myvec <- head(myvec, iter)

或者

iter <- 1000
myvec <- list()
nl <- 0
while (nl < iter) {
  x <- matrix(rnorm(iter * 10, mean = 0, sd = 1), ncol = 10)
  v <- subset(x, rowSums(x) > 2.5)
  nl <- nl + nrow(v)
  myvec[[length(myvec) + 1]] <- v
}
myvec <- head(do.call(rbind, myvec), iter)

我相信，即使您有大量的iter，这种方法也会更快。

- ThomasIsCoding

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使用future有什么贡献？该值不是（也不能！）懒惰计算的。而且，无论如何，计算“x”的值并不是这里的缓慢部分 - 重复的“rbind”是。使用您的解决方案（减去未来），这个问题得到了解决。 - Konrad Rudolph

@KonradRudolph 我认为 future 不是必要的，也不能够提高速度太多。我只是把它放在这里，以防 OP 不知道如何将链接中现有的答案重写为针对这个特定问题的答案。无论如何，我提供了另一个基于 R 的选项，速度要快得多。 - ThomasIsCoding

未来的作者在此: 在代码中使用 future ，例如 myvec[[k]] %<-% x, 会将 在主 R 会话中计算出的 x 的值 导出到并行工作进程，然后返回其值。请注意，它 不会 并行执行任何计算。因此，这种方式不起作用。它实际上相当于 myvec[[k]] <- x，但效率要低得多。建议您删除 future 示例代码，以便以后没有人认为是这样实现的。 - HenrikB

@HenrikB 感谢您的评论。我同意删除带有 future 的答案 :) - ThomasIsCoding