本文对应《R语言编程艺术》
第7章：R语言编程结构；
第9章：面向对象的编程；
第13章：调试
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R语言编程结构
控制语句：
循环：
for (n in x) { }
while (condition) { }
repeat { }
另外break也可以用在另两种形式的循环语句中。注意repeat没有跳出循环的判断条件，因此使用break（或者类似return()）的语句。
除此之外，next语句可以用来跳过本次迭代的剩余部分。具体应用情景，是可以替代循环中的条件嵌套语句，不致代码看起来混乱。
需要注意的是，for结构可以用在任何向量上，无论向量是什么模式，注意灵活运用。
对非向量集合的循环：R并不支持直接对非向量集合的循环，但是有一些间接但简单的方式可以做到这点：
使用lapply()。如果循环的每次迭代之间相互独立，就是用lapply()，可以允许以任意顺序执行；
使用get()。这个函数接受一个代表对象名字的字符串参数，然后返回该对象的内容，看起来简单，但是十分有用。
#假设u, v都是两列的矩阵，要分别在这两个矩阵上应用lm函数
for (m in c(“u”, “v”)) {
z <- get(m)
print(lm(z[, 2] ~ z[, 1]))
}
if-else结构：
#注意以下代码
if (r == 4) {
x <- 1
} else {
x <- 3
y <- 4
}
虽然if后面只有一条语句，但是它对应的大括号是不能省略的，原因在于R的解释器是根据else前面的右括号判断这是一个if-else结构，如果没有大括号，R将认为这是一个if结构。
#if-else结构的简化
v <- if (cond) expression1 else expression2
这是一个简化代码的技巧，因为if-else结构最终会返回的值取决于cond是否为真。如果expression是函数调用语句，可以让代码更为清晰，但是如果语句复杂，就要优先考虑代码是否清晰易懂。
处理向量时，使用向量化的ifelse()函数有可能提高运行速度。
算术和逻辑运算符及数值：
之前提到，R中只有向量，没有标量，标量可以看作是仅有一个值的向量。但是在逻辑运算时，特别是if语句的条件控制，其逻辑值不能为向量，只能有一个值，也就是可以看作标量。这时，就要区分逻辑与和逻辑或的向量标量运算了。
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x && y |
标量的逻辑与运算 |
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x || y |
标量的逻辑或运算 |
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x & y |
向量的逻辑与运算 |
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x | y |
向量的逻辑或运算 |
如果if语句里的控制条件里出现向量并且长度大于1，R的处理方式是将向量的第一个元素作为控制条件返回结果，然后提示warning message
参数的默认值：
具名实参（named argument）：如果不使用默认值，那么在调用函数时必须给出参数的具体名称；
惰性求值（lazy evaluation）原则：除非有需要，否则不会计算一个表达式的值，也就是说具名实参不一定会被使用。
返回值：
函数的返回值可以是任何R对象。通常为列表形式，但是如果有需要，甚至可以返回另一个函数。
一般来说，如果只在函数结尾返回值，要避免显式地调用return()函数。如果想要将程序表达得更加清晰，在函数中间部分返回值的时候可以显式地调用return()函数。
返回复杂对象：函数的返回值可以是另一个函数。如果函数需要返回多个返回值，可以把它们储存在一个列表或其他容器变量中。
函数都是对象：
注意到函数是对象，也就是说对于对象的操作对函数也适用。包括创建、编辑，甚至在以函数组成的列表上做循环。
g <- function(h, a, b) h(a, b)
body(g) <- quote(2 * x + 3)
g(3) # 9
首先，function函数创建了一个函数，并赋值给g；然后body函数修改了g的函数体。因为函数主体部分属于”call”类，而这种类是由quote()函数生成。
环境和变量作用域的问题：
顶层环境：<environment: R_GlobalEnv>
变量作用域的层次：里层的函数可以使用更加顶层的变量，如果层次之间变量命名发生冲突，优先使用最里层的变量。一般来说，里层对于更加顶层的变量只读不可写。可写的情况将单独讨论。
ls()函数：调用不带参数的ls()可以返回当前的局部变量；使用envir参数可以返回函数调用链中任何一个框架的局部变量名。
函数代码对于其非局部变量一般只读不写，即使重新赋值也是影响它们的备份而不是变量本身。事实上，直到局部变量发生变化前，与其对应的全局变量是共享一个内存地址的。
R语言中没有指针：
不能直接改变一个函数的参数，只能重新赋值。
其他因为没有指针造成的问题将在下文讨论。
向上级层次进行写操作：
利用超赋值运算符对非局部变量进行写操作：<<-
注意，超赋值运算符进行写操作的时候，首先逐层向上级环境层次查找，遇到该变量的第一个层次即进行操作，如果没有遇到，将在全局层次上新建变量。
用assign()函数对非局部变量进行写操作：
可以通过设置函数参数指定向上层的哪一层次的变量进行写操作。注意引用变量是使用字符串实现的。
全局变量的使用：一般来说不推荐在函数中写全局变量，但是有时为了简化代码，这么做也是可以的，灵活运用即可。对于大型程序不推荐这样做，因为存在着重写不相关却同名变量的风险。一种折中的方案是，在顶层环境中新建一个封装全局变量的包，再使用assign()和get()函数通过索引到这个包来访问全局变量。
闭包：这里的闭包指一种编程方法，具体做法是，先定义一个可创建局部变量的函数，再创建另一个函数可以访问该变量。这样，后面的一些函数创建的局部变量之间互不影响，各自独立。
递归：
用于回归和分类的递归分块方法库：rpart
置换函数：
任何左边不是标识符（意味变量名）的赋值语句都可看作是“置换函数”。当遇到以下形式：
g(u) <- v
R语言会尝试用以下方式执行：
u <- “g<-”(u, value = v)
直观感受下，就是将值赋值给函数调用的结果。事实上，只要左边不是变量名，就是一个置换语句，比如u[2] <- 8
写函数代码的工具：
快速载入环境：
source(“filename.R”)
编辑函数：
f1 <- edit(f1)
f2 <- edit(f1)
创建自己的二元运算符：
> “%a2b%” <- function(a, b) return(a + 2 * b)
> 3 %a2b% 5
[1] 13
匿名函数：
如果函数不是很复杂，可以省去函数定义的过程，在使用function()命令建立函数后直接调用，因为没有具体的函数名，因此称为匿名函数。应用情况取决于具体情况，可以使代码更加易读紧凑。
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面向对象的编程
- 能接触到的R中所有东西（从数字到字符串到矩阵）都是对象
- R支持“封装”（encapsulation），即把独立但相关的数据项目打包为一个类的实例。封装可以帮助你跟踪相关的变量，提高清晰度
- R类是“多态”（polymorphic）的，这意味着相同的函数使用不同类的对象时可以调用不同的操作。多态可以促进代码可重用性
- R允许“继承”，即允许把一个给定的类的性质自动赋予为其下属的更特殊化的类
S3类：
一个S3类包含一个列表，再附加上一个类名属性和调度（dispatch）的功能。
S3泛型函数：即同一个函数可以针对不同的类调用不同的操作。可以通过method()函数找到给定泛型函数的所有实现方法，返回值中，星号标注的是不可见函数（nonvisible function），即不在默认命名空间中的函数，可以通过getAnywhere()函数找到这些函数。另外可以查看一个类能应用的所有泛型函数，代码method(, class = “classname”)
编写S3类：“类”属性可以通过attr()或class()函数手动设置。然后可以针对自己编写的类，设定独有的泛型函数，下面是一个例子：
#创建一个名为employee的类的对象
j <- list(name = “Joe”, salary = 55000, union = T)
class(j) <- “employee”
#编写类employee的打印方法
print.employee <- function(wrkr) {
cat(wrkr$name, “\n”)
cat(“salary”, wrkr$salary, “\n”)
cat(“union member”, wrkr$union, “\n”)
}
使用继承：继承的思想是在已有类的基础上创建新的类：
#创建类employee的子类hrlyemployee
k <- list(name = “Kate”, salary = 68000, union = F, hrsthismonth = 2)
class(k) <- c(“hrlyemployee”, “employee”)
新类包含了两个字符串，分别代表新类和原有的类，新类继承了原有类的方法，可以使用对应的泛型函数。泛型函数在调度时的工作原理是首先查找两个类名称的第一个，如果没查到，则再去查找第二个类，实现了继承。
S4类：
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操作 |
S3类 |
S4类 |
|
定义类 |
在构造函数的代码中隐式定义 |
setClass() |
|
创建对象 |
创建列表，设置类属性 |
new() |
|
引用成员变量 |
$ |
@ |
|
实现泛型函数f() |
定义f.classname() |
setMethod() |
|
声明泛型函数 |
UseMethod() |
setGeneric() |
编写S4类：
> #定义类employee
> setClass(“employee”,
+ representation(
+ name = “character”,
+ salary = “numeric”,
+ union = “logical”)
+ ) [1] “employee” > #创建一个类的实例
> joe <- new(“employee”, name = “Joe”, salary = 55000, union = TRUE)
> joe An object of class “employee” Slot “name”: [1] “Joe” Slot “salary”: [1] 55000 Slot “union”: [1] TRUE > #引用成员变量
> joe@salary [1] 55000 > slot(joe, “salary”) [1] 55000 > #赋值也可以使用这两种方法
> joe@salary <- 88000
> slot(joe, “salary”) <- 88000
S4类的安全性在于，如果给不存在的成员变量赋值，会有报错消息，而S3类将会新建一个成员变量。
> joe@salry <- 48000 Error in checkSlotAssignment(object, name, value) : “salry” is not a slot in class “employee”
在S4类上实现泛型函数：
#show()函数指在交互模式下，输入变量名直接打印
setMethod(“show”, “employee”,
function(object) {
inorout <- ifelse(object@union, “is”, “is not”)
cat(object@name, “has a salary of”, object@salary,
"and", inorout, "in the union", "\n")
}
)
S3类和S4类的对比：
S3具有较强的灵活性，而S4具有很好的安全性。一般来说推荐使用S3使代码更加灵活，而当安全性更加重要时选择S4（比如混合编程的情况下）。
对象的管理：
ls()函数：列出所有对象；
rm()函数：删除特定对象；
save()函数：保存对象集合，可以用load()载入；
查看对象内部结构的函数：class(), mode(), names(), attributes(), unclass(), str(), edit()；
exists()函数：判断对象是否存在。
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调试
调试的基本原则：
调试的本质：确认原则；
从小处着手；
模块化的、自顶向下的调试风格；
反漏洞。