R中的NAND算子

Question

在like中是否有“适当的”NAND算子，比如

nand(condition1, condition 2)

或者这仅仅是最好的实践/唯一的可能。

!(condition1 & condition2)

还有其他选择吗？

Answer 1

为了解决这一问题，R中没有内置的nand函数，我认为改进建议的!(x & y)的唯一方法是将这个操作移到编译语言中。

#include <Rcpp.h>

// [[Rcpp::export]]
Rcpp::LogicalVector nand(Rcpp::LogicalVector lhs, Rcpp::LogicalVector rhs) {
  R_xlen_t i = 0, n = lhs.size();
  Rcpp::LogicalVector result(n);

  for ( ; i < n; i++) {
    result[i] = !(lhs[i] && rhs[i]);
  }

  return result;
}

/*** R

Lhs <- rbinom(10e4, 1, .5)
Rhs <- rbinom(10e4, 1, .5)

r_nand <- function(x, y) !(x & y)

all.equal(nand(Lhs, Rhs), r_nand(Lhs, Rhs))
#[1] TRUE

microbenchmark::microbenchmark(
  nand(Lhs, Rhs), r_nand(Lhs, Rhs),
  times = 200L)
#Unit: microseconds
#            expr      min       lq     mean   median       uq       max neval
#  nand(Lhs, Rhs)  716.140  749.926 1215.353  771.015 1856.734  6332.284   200
#r_nand(Lhs, Rhs) 3337.494 3397.809 5106.614 3461.845 4985.807 95226.834   200

*/

这是否值得，这很可能取决于您需要多长时间调用nand。就大多数目的而言，上述r_nand应该足够了。实际上，base::xor的实现类似于：

base::xor
#function (x, y) 
#{
#  (x | y) & !(x & y)
#}
#<bytecode: 0x2fbbb90>
#<environment: namespace:base>