我想计算向量的滚动平均值，其中窗口随着向量中的每个条目而增长。基本上，我想要所有元素的平均值i-th, i+1-th, i+2-th，依此类推。
为了使它更清楚，我将提供一个示例和一个适用于较小数据集但不能很好扩展的解决方案：
library(zoo)
# data:
x <- 1:100
# solution:
rolling_average <- rollapply(x, seq_along(x), mean, align = "right")
# result:
rolling_average
# [1] 1.0 1.5 2.0 2.5 3.0 3.5 4.0 4.5 5.0 5.5 6.0 6.5 7.0 7.5 8.0 8.5 9.0 9.5 10.0 10.5 11.0 11.5 12.0 12.5 13.0 13.5
# [27] 14.0 14.5 15.0 15.5 16.0 16.5 17.0 17.5 18.0 18.5 19.0 19.5 20.0 20.5 21.0 21.5 22.0 22.5 23.0 23.5 24.0 24.5 25.0 25.5 26.0 26.5
# [53] 27.0 27.5 28.0 28.5 29.0 29.5 30.0 30.5 31.0 31.5 32.0 32.5 33.0 33.5 34.0 34.5 35.0 35.5 36.0 36.5 37.0 37.5 38.0 38.5 39.0 39.5
# [79] 40.0 40.5 41.0 41.5 42.0 42.5 43.0 43.5 44.0 44.5 45.0 45.5 46.0 46.5 47.0 47.5 48.0 48.5 49.0 49.5 50.0 50.5
对具有 500000 个条目的向量使用这种方法会在几秒钟内填满我的内存并使我的电脑无法使用。或者，我尝试使用roll_mean from RcppRoll，但无法提出解决方案，因为RcppRoll::roll_mean只接受整数作为窗口长度。
那么，大规模解决这个问题的最佳方法是什么？任何帮助是极大的赞赏。
我们可以做的
cumsum(x) / seq_along(x)
# [1] 1.0 1.5 2.0 2.5 3.0 3.5 4.0 4.5 5.0 5.5 6.0 6.5 7.0 7.5 8.0 8.5 9.0 9.5 10.0 10.5
# [21] 11.0 11.5 12.0 12.5 13.0 13.5 14.0 14.5 15.0 15.5 16.0 16.5 17.0 17.5 18.0 18.5 19.0 19.5 20.0 20.5
# [41] 21.0 21.5 22.0 22.5 23.0 23.5 24.0 24.5 25.0 25.5 26.0 26.5 27.0 27.5 28.0 28.5 29.0 29.5 30.0 30.5
# [61] 31.0 31.5 32.0 32.5 33.0 33.5 34.0 34.5 35.0 35.5 36.0 36.5 37.0 37.5 38.0 38.5 39.0 39.5 40.0 40.5
# [81] 41.0 41.5 42.0 42.5 43.0 43.5 44.0 44.5 45.0 45.5 46.0 46.5 47.0 47.5 48.0 48.5 49.0 49.5 50.0 50.5
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