R语言实现N周库存预测期末库存递归计算的方法咨询

更简便的实现方案 #

方案1：基础R实现（无需额外依赖） #

利用累计求和逻辑直接计算，一行代码即可得到结果，运算效率最高：

library(tidyverse) # 仅构造数据用，核心计算逻辑无需加载

# 构造与需求匹配的原始数据
inventory <- tibble(week = 1, opening_stock = 100)
forecast <- tibble(week = 2:10, forecast = c(11, 12, 10, 11, 10, 12, 11, 9, 12))
dat <- full_join(inventory, forecast)

# 核心计算逻辑
dat$stock_projection <- dat$opening_stock[1] - c(0, cumsum(ifelse(is.na(dat$forecast), 0, dat$forecast)))

方案2：purrr::accumulate递归实现（逻辑更易读） #

专门适配迭代递归场景，后续如果需要新增入库、安全库存校验等业务规则，修改成本极低：

library(tidyverse)

dat <- dat %>%
  mutate(stock_projection = accumulate(
    .x = replace_na(forecast, 0),
    .f = ~ .x - .y,
    .init = first(opening_stock)
  )[-nrow(.)])

两种方案输出的stock_projection结果都和给出的样例完全一致。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Vasileios