R语言高合成数判断代码中b <- c()语句的作用是什么？

你提供的这段代码的作用是判断输入的正整数是否为高合成数，即该数的约数个数多于所有比它更小的正整数。针对你提出的两个问题解答如下： #

1. b <- c()的作用 #

这行代码的作用是初始化一个空的向量容器。后续循环会计算1到n-1所有正整数的约数个数，这些结果都会被存入这个向量中，方便后续计算最大值做对比。
如果没有这行初始化语句，第一次循环执行b <- c(b, ...)时会因为变量b未定义直接报错。 #

2. b <- c(b, sum(p %% c(1:p) == 0))中c()内写入b的原因 #

R中c()函数的作用是拼接多个元素/向量为一个新的向量。这里把已有的b放在c()里，是为了将本次循环计算出的p的约数个数，追加到之前已经存储了更早数值约数个数的b向量末尾，实现结果的累加存储。
如果这里不写b，直接写成b <- c(sum(p %% c(1:p) == 0))，那么每次循环都会直接覆盖掉b之前的内容，最终循环结束后b里只会保留n-1这一个数的约数个数，就没法和所有更小的数的约数个数最大值做对比了。 #

可选优化提示 #

你当前的写法是每次循环都重新生成向量拼接，数据量大的时候效率较低，你可以提前指定向量长度优化性能，比如初始化时写成b <- integer(n-1)，循环中直接用b[p] <- sum(p %% 1:p ==0)赋值即可，不需要反复拼接。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者user16461886