如何高效获取向量a中与向量b匹配元素的位置并存储为列表？

给定以下两个向量：

set.seed(1)
a <- sample(1:100, 200, replace=T)
b <- sample(1:100, 40, replace=F)

原方法sapply(b, function(x) which(a %in% x))能实现需求，但每次循环都要遍历整个a向量，数据量较大时速度很慢。以下是两种更高效的替代方案，输出结构与原方法完全一致：

方案1：基础R实现（无需额外包） #

# 先按a的元素值分组，记录每个值在a中的位置
pos_map <- tapply(seq_along(a), a, identity)

# 遍历b的每个元素，提取对应位置；无匹配则返回空整数向量
result <- lapply(b, function(x) {
  idx <- pos_map[[as.character(x)]]
  if (is.null(idx)) integer(0) else idx
})

方案2：结合dplyr简化逻辑（可选） #

如果已经加载了dplyr包，可以用其内置的%||%函数简化空值处理：

library(dplyr)

match_idx <- match(a, b)
pos_list <- split(seq_along(a), match_idx)
result <- lapply(b, function(x) pos_list[[as.character(x)]] %||% integer(0))

效率说明 #

原方法的时间复杂度为O(n*m)（n是a的长度，m是b的长度），而上述方案只需遍历a一次完成分组（O(n)），之后仅需对b做线性查找（O(m)），整体复杂度降至O(n+m)，数据量越大，效率提升越明显。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者user18373817