对向量元素进行向量化循环

我发现很难对以下问题提出快速解决方案：

我有一个观察向量，它表示观察某些现象的时间。

example <- c(0,0,0,1,0,1,1,0,0,0,-1,0,0,-1,-1,0,0,1,0,0);

现在我想消除特定观察之间的零，假设某种现象会持续下去，直到注意到矛盾的观察，即， 如果在第三次观察中观察到“1”，则当观察到第一个“-1”时，我希望最多只有“1”到第 11 个元素。所以我想要的输出如下：

desired.output <- c(0,0,0,1,1,1,1,1,1,1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,1,1,1);

> print(cbind(example, desired.output))
      example desired.output
 [1,]       0              0
 [2,]       0              0
 [3,]       0              0
 [4,]       1              1
 [5,]       0              1
 [6,]       1              1
 [7,]       1              1
 [8,]       0              1
 [9,]       0              1
[10,]       0              1
[11,]      -1             -1
[12,]       0             -1
[13,]       0             -1
[14,]      -1             -1
[15,]      -1             -1
[16,]       0             -1
[17,]       0             -1
[18,]       1              1
[19,]       0              1
[20,]       0              1

我蹩脚的解决方案是

for (i in 1:length(example)){
     if (example[i] != 0){
       current <- example[i];
       while ((example[i] != -current) & (i <= length(example))){
         example[i] <- current;
         i <- i+1;
       }
    }
}

我将不胜感激任何有助于加快速度的帮助。

我将尝试成为提供纯 R 解决方案的人：

example <- c(0,0,0,1,0,1,1,0,0,0,-1,0,0,-1,-1,0,0,1,0,0);

cs = cumsum(example!=0);
mch = match(cs, cs);
desired.output = example[mch];

print(cbind(example,desired.output))

UPD：计算可能会更快mch上面有

mch = findInterval(cs-1,cs)+1

UPD2：我喜欢@Roland 的回答。它可以缩短为两行：

NN = (example != 0);
desired.output = c(example[1], example[NN])[cumsum(NN) + 1L];