各言語特有っぽい構文: R

#R #プログラミング言語

2025-12-22

この記事は

プログラミング言語の特有構文 Advent Calendar 2025

https://adventar.org/calendars/12640

22 日目の記事です。

個人的な好みを交えて紹介します。

二分探索のサンプルコード

言語の特徴をあえて使い実装している。

binary_search <- function(arr, target) {
  left <- 1
  right <- length(arr)

  while (left <= right) {
    mid <- (left + right) %/% 2
    if (arr[mid] == target) {
      return(mid)
    } else if (arr[mid] < target) {
      left <- mid + 1
    } else {
      right <- mid - 1
    }
  }
  return(NA)
}

arr <- c(1, 3, 5, 7, 9)
result <- binary_search(arr, 5)
print(ifelse(is.na(result), -1, result))  # 3 (Rは1始まり)

統計解析向けの言語なのであまり R らしいコードにはならなかった。

ピックアップ構文

特殊な代入演算子

右から左や親スコープへの代入など、特殊な代入演算子がある。

# 右から左
x <- 10
x = 10  # 同じ

# 左から右
10 -> x

# スーパー代入（親スコープに代入）
f <- function() {
  x <<- 100  # グローバルに代入
}

-> で左から右への代入や、グローバルスコープへの代入 <<- は R 独特。

インデックス（1 始まり）

配列のインデックスが 1 から始まり、負のインデックスで要素を除外できる。

arr <- c(10, 20, 30, 40, 50)

# 単一要素
arr[1]        # 10 (最初の要素)
arr[length(arr)]  # 50 (最後)

# 範囲
arr[2:4]      # c(20, 30, 40)

# 負のインデックス = 除外
arr[-1]       # c(20, 30, 40, 50)
arr[c(-1, -2)]  # c(30, 40, 50)

# 論理インデックス
arr[arr > 25]  # c(30, 40, 50)

負のインデックスが先頭から除外するのは、slice と逆で紛らわしい。

ベクトル演算

ベクトル全体に対して一度に演算を適用できる。

# ベクトル全体に演算
x <- c(1, 2, 3, 4, 5)
x * 2         # c(2, 4, 6, 8, 10)
x + c(10, 20, 30, 40, 50)

# ブロードキャスト
x + 10        # c(11, 12, 13, 14, 15)

# 論理演算
x > 3         # c(FALSE, FALSE, FALSE, TRUE, TRUE)
x[x > 3]      # c(4, 5) フィルタリング

# ベクトル化関数
sqrt(x)
sum(x)
mean(x)

NumPy と似ている。

パイプ演算子

左の結果を右の関数に渡して処理を連鎖できる。

# |> (R 4.1+) または %>% (magrittr)
result <- c(1, 2, 3, 4, 5) |>
  (\(x) x * 2)() |>
  sum()
# 30

# tidyverse スタイル
library(dplyr)
data |>
  filter(age > 18) |>
  select(name, age) |>
  arrange(desc(age))

関数定義

最後の式が自動的に返り値となる関数を定義できる。

# 基本形
add <- function(a, b) {
  a + b  # 最後の式が返り値
}

# デフォルト引数
greet <- function(name, greeting = "Hello") {
  paste(greeting, name)
}

# 可変長引数
sum_all <- function(...) {
  args <- list(...)
  Reduce(`+`, args, 0)
}

式指向で return が不要なのと、意外と引数の表現が備わっている。

リストとデータフレーム

異なる型を格納できるリストと表形式のデータフレーム。

# リスト（異種混合）
person <- list(name = "Alice", age = 30, scores = c(80, 90, 85))
person$name       # "Alice"
person[["age"]]   # 30
person$scores[1]  # 80

# データフレーム
df <- data.frame(
  name = c("Alice", "Bob"),
  age = c(30, 25)
)
df$name           # 列アクセス
df[1, ]           # 行アクセス
df[df$age > 25, ] # フィルタ

やはりデータアクセスのための構文が充実している。

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