字符串匹配比较运算符的速度

Question

我对R中字符串比较的速度感到好奇，当时正确使用!= vs ==，并且想知道他们做了多少快捷方式。

如果我有一个有两个级别的向量，一个频繁出现，另一个很少，（试图增加我想要的效果）。

x <- sample(c('ALICE', 'HAL90000000000'), replace = TRUE, 1000, prob = c(0.05,0.95))

我会假设（如果有快捷方式）操作

x != 'ALICE'

会比以下快得多：

x == 'HAL90000000000'

因为要在后一种情况下检查相等性，我会假设我需要检查每个字符，而前者将被第一个或最后一个字符无效（取决于算法检查哪一方）

但是当我进行基准测试时，它似乎并非如此（在重复试验中它是不确定的，尽管对==操作的偏差很小？），或者这不是公平审判：

> microbenchmark(x != 'ALICE', x == 'HAL90000000000')
Unit: microseconds
                  expr   min     lq    mean median     uq    max neval
          x != "ALICE" 4.520 4.5505 4.61831 4.5775 4.6525  4.970   100
 x == "HAL90000000000" 3.766 3.8015 4.00386 3.8425 3.9200 13.766   100

这是为什么？

编辑：

我假设它是因为它正在进行完整的字符串匹配，但如果是这样，有没有办法让R优化这些？对于匹配长字符串或短字符串所花费的时间的混淆，我没有任何收获，不用担心密码。