Вот решение, которое использует замечательный пакет stringi
- как и предлагал Андре - вместе с небольшим векторизацией.
cp <- function(s) {
lenstr <- stri_length(s) # Get the length
res <- sapply(1:lenstr, function(i) {
# Get all substrings
sub_string <- stringi::stri_sub(s, i, i:lenstr)
# Count matches
sum((sub_string == stringi::stri_reverse(sub_string)))
})
sum(res)
}
Это должно дать тот же результат, что и ваша функция
> cp("enafdemderredmedfane")
[1] 30
> countPalindromes("enafdemderredmedfane")
[1] 30
У коротких строк не так много ускорения, но для более длинных строк вы действительно можете увидеть преимущество:
> microbenchmark::microbenchmark(countPalindromes("howdoyoudo"), cp("howdoyoudo"))
Unit: microseconds
expr min lq mean median uq max neval cld
countPalindromes("howdoyoudo") 480.979 489.6180 508.9044 494.9005 511.201 662.605 100 b
cp("howdoyoudo") 156.117 163.1555 175.4785 169.5640 179.993 324.145 100 a
По сравнению с
> microbenchmark::microbenchmark(countPalindromes("enafdemderredmedfane"), cp("enafdemderredmedfane"))
Unit: microseconds
expr min lq mean median uq max neval cld
countPalindromes("enafdemderredmedfane") 2031.565 2115.0305 2475.5974 2222.354 2384.151 6696.484 100 b
cp("enafdemderredmedfane") 324.991 357.6055 430.8334 387.242 478.183 1298.390 100 a