Чтение растровых изображений как матрицы (проблема с несогласованностью в растровом изображении)

Другая идея - похожая на Фрэнка - пытается (1) избегать подмножества строк «data.table» (которые, как я полагаю, должна иметь некоторую стоимость) и (2), чтобы избежать проверки вектора length == nrow(dat) для NA s на каждой итерации.

alex = function(x, ans = rep_len(NA, length(x[[1L]])), wh = seq_len(length(x[[1L]])))
{
    if(!length(wh)) return(ans)
    ans[wh] = as.character(x[[length(x)]])[wh]
    Recall(x[-length(x)], ans, wh[is.na(ans[wh])])
}   
alex(as.list(dat)) #had some trouble with 'data.table' subsetting
# [1] "u" "q" "w" "h" "r" "t" "e" "t"

И сравнить с Франком:

frank = function(x)
{
    x[, res := NA_character_]
    for(v in rev(names(x))[-1]) x[is.na(res), res := get(v)]
    return(x$res)       
}

DAT1 = as.data.table(lapply(ceiling(seq(0, 1e4, length.out = 1e2)), 
                     function(n) c(rep(NA, n), sample(letters, 3e5 - n, TRUE))))
DAT2 = copy(DAT1)
microbenchmark::microbenchmark(alex(as.list(DAT1)), 
                               { frank(DAT2); DAT2[, res := NULL] }, 
                               times = 30)
#Unit: milliseconds
#                                            expr       min        lq    median        uq       max neval
#                             alex(as.list(DAT1))  102.9767  108.5134  117.6595  133.1849  166.9594    30
# {     frank(DAT2)     DAT2[, `:=`(res, NULL)] } 1413.3296 1455.1553 1497.3517 1540.8705 1685.0589    30
identical(alex(as.list(DAT1)), frank(DAT2))
#[1] TRUE