大家好，目前正在进行某项统计实作。
简单来说我已写好一个函数，输入一个数字会输出一个向量（长度为6）
这个动作要操作1000次
将每次输出的向量合并成资料集
（1000列*6行）
一般来说我习惯用for loop解决
先开好一个1000*6的矩阵
用for loop 把函数重复执行1000次
将第i次的结果塞入矩阵第i列
但因为函数的计算量庞大，用循环速度超级慢
上网查apply家族的用法感觉是针对一个资料集进行同步运算，不符合我想将每次计算结果存进矩阵的动作
请问是否有更快的方式能完成这种工作呢？
另外我有尝试用
compiler::cmpfun将函数编译
但速度比原函数更慢...

lapply + do.call + rbind.data.frame?

试着做向量运算，或者平行化你的程式

input 存成list 用mapply 跑试试

若没有保密问题，可把function贴出来，从function最佳化开始，甚至再一并考虑向量运算。否则，直接考虑平行运算也可以。

不能split→apply→combine??

dopar foreach?

贴程式出来看吧 这样只能通灵啊

施主，你要问你的函数 是不是有相关没相关可以直接用foreach 或者 parapply 这种平行速度比较快，如果有相关 那你就没办法用平行了