没有显式地将'return'放在末尾的一个问题是，如果在方法的末尾添加了额外的语句，返回值突然就错了:

foo <- function() {
    dosomething()
}

返回dosomething()的值。

现在我们来到第二天，添加了新的一行:

foo <- function() {
    dosomething()
    dosomething2()
}

我们希望代码返回dosomething()的值，但它不再这样做了。

通过显式返回，这变得非常明显:

foo <- function() {
    return( dosomething() )
    dosomething2()
}

我们可以看到这段代码有些奇怪，并修复它:

foo <- function() {
    dosomething2()
    return( dosomething() )
}

这是一个有趣的讨论。我认为@flodel的例子很好。然而，我认为这说明了我的观点(@koshke在评论中提到了这一点)，当您使用命令式而不是函数式编码风格时，返回是有意义的。

我不想赘述这一点，但是我会像这样重写foo:

foo = function() ifelse(a,a,b)

函数式风格避免了状态更改，比如存储输出值。在这种风格下，回归是不合适的;Foo看起来更像一个数学函数。

我同意@flodel的观点:在酒吧中使用复杂的布尔变量系统会不太清楚，而且当你返回时毫无意义。使bar如此易于返回语句的原因是它是用命令式风格编写的。实际上，布尔变量表示以函数式风格避免的“状态”变化。

以函数式的方式重写bar是非常困难的，因为它只是伪代码，但其思想是这样的:

e_func <- function() do_stuff
d_func <- function() ifelse(any(sapply(seq(d),e_func)),2,3)
b_func <- function() {
  do_stuff
  ifelse(c,1,sapply(seq(b),d_func))
}

bar <- function () {
   do_stuff
   sapply(seq(a),b_func) # Not exactly correct, but illustrates the idea.
}

while循环是最难重写的，因为它是由变量的状态更改控制的。

调用return所造成的速度损失可以忽略不计，但是通过避免返回并以函数式风格重写所获得的效率通常是巨大的。告诉新用户停止使用return可能不会有帮助，但引导他们使用函数式风格会有回报。

@Paul return在命令式中是必要的，因为您经常希望在循环中的不同位置退出函数。函数式风格不使用循环，因此不需要return。在纯函数式风格中，最终调用几乎总是所需的返回值。

在Python中，函数需要返回语句。然而，如果你用函数式风格编写函数，你可能只有一个return语句:在函数的末尾。

使用另一篇StackOverflow帖子中的示例，假设我们想要一个函数，如果给定x中的所有值都是奇数长度，则该函数返回TRUE。我们可以使用两种样式:

# Procedural / Imperative
allOdd = function(x) {
  for (i in x) if (length(i) %% 2 == 0) return (FALSE)
  return (TRUE)
}

# Functional
allOdd = function(x) 
  all(length(x) %% 2 == 1)

在函数式样式中，返回的值自然落在函数的末尾。它看起来更像一个数学函数。

@GSee ?ifelse中列出的警告确实很有趣，但我不认为他们试图劝阻使用该功能。事实上，ifelse具有自动向量化函数的优点。例如，考虑稍微修改过的foo:

foo = function(a) { # Note that it now has an argument
 if(a) {
   return(a)
 } else {
   return(b)
 }
}

当length(a)为1时，此函数工作正常。但如果你用ifelse重写foo

foo = function (a) ifelse(a,a,b)

现在foo适用于a的任何长度，事实上，它甚至适用于a是一个矩阵。返回与test形状相同的值是一个有助于向量化的特性，不是问题。

没有显式地将'return'放在末尾的一个问题是，如果在方法的末尾添加了额外的语句，返回值突然就错了:

foo <- function() {
    dosomething()
}

返回dosomething()的值。

现在我们来到第二天，添加了新的一行:

foo <- function() {
    dosomething()
    dosomething2()
}

我们希望代码返回dosomething()的值，但它不再这样做了。

通过显式返回，这变得非常明显:

foo <- function() {
    return( dosomething() )
    dosomething2()
}

我们可以看到这段代码有些奇怪，并修复它:

foo <- function() {
    dosomething2()
    return( dosomething() )
}

返回可以增加代码的可读性:

foo <- function() {
    if (a) return(a)       
    b     
}

如果大家都同意

Return在函数体的末尾是不必要的 不使用return稍微快一点(根据@Alan的测试，4.3微秒对5.1微秒)

我们是否应该在函数末尾停止使用return ?我当然不会，我想解释一下原因。我希望听到其他人是否同意我的观点。如果这不是对OP的直接回答，我很抱歉，而更像是一个很长的主观评论。

我不使用return的主要问题是，正如Paul指出的，在函数体的其他地方可能需要它。如果你被迫在函数中间的某个地方使用return，为什么不使所有的return语句显式呢?我讨厌前后矛盾。而且我认为代码读起来更好;你可以扫描这个函数，很容易看到所有的出口点和值。

保罗举了这个例子:

foo = function() {
 if(a) {
   return(a)
 } else {
   return(b)
 }
}

不幸的是，有人可能会指出，它可以很容易地重写为:

foo = function() {
 if(a) {
   output <- a
 } else {
   output <- b
 }
output
}

后一个版本甚至符合一些编程编码标准，提倡每个函数有一个return语句。我认为一个更好的例子是:

bar <- function() {
   while (a) {
      do_stuff
      for (b) {
         do_stuff
         if (c) return(1)
         for (d) {
            do_stuff
            if (e) return(2)
         }
      }
   }
   return(3)
}

用一个return语句重写这要困难得多:它需要多个断点和一个复杂的布尔变量系统来传播它们。所有这些都说明单一返回规则不适用于r。因此，如果你需要在函数体的某些地方使用返回，为什么不保持一致，在所有地方都使用它呢?

我不认为速度的论点是有效的。0.8微秒的差别根本不算什么，当你开始研究真正有功能的函数时。我能看到的最后一件事是打字减少了，但嘿，我不懒。

问题是:为什么不(显式地)更快或更好地调用return，从而更可取?

R文档中没有做这样假设的语句。 主页?'function'说:

function( arglist ) expr
return(value)

不调用return会更快吗?

function()和return()都是基本函数，即使不包括return()函数，function()本身也会返回上一次求值。

将return()作为. primitive ('return')调用，并将最后一个值作为参数将完成相同的工作，但需要多调用一次。因此这个(通常)不必要的. primitive ('return')调用可以获取额外的资源。 然而，简单的测量表明所产生的差异非常小，因此不能成为不使用显式回报的原因。下图是用这种方法选择的数据绘制的:

bench_nor2 <- function(x,repeats) { system.time(rep(
# without explicit return
(function(x) vector(length=x,mode="numeric"))(x)
,repeats)) }

bench_ret2 <- function(x,repeats) { system.time(rep(
# with explicit return
(function(x) return(vector(length=x,mode="numeric")))(x)
,repeats)) }

maxlen <- 1000
reps <- 10000
along <- seq(from=1,to=maxlen,by=5)
ret <- sapply(along,FUN=bench_ret2,repeats=reps)
nor <- sapply(along,FUN=bench_nor2,repeats=reps)
res <- data.frame(N=along,ELAPSED_RET=ret["elapsed",],ELAPSED_NOR=nor["elapsed",])

# res object is then visualized
# R version 2.15

上面的图片在你的平台上可能略有不同。 根据测量的数据，返回对象的大小没有造成任何差异，重复的次数(即使缩放)只产生非常小的差异，这在真实的数据和真实的算法中无法计算或使您的脚本运行得更快。

不调用return会更好吗?

Return是一个很好的工具，可以清晰地设计代码的“叶子”，在这里例程应该结束，跳出函数并返回值。

# here without calling .Primitive('return')
> (function() {10;20;30;40})()
[1] 40
# here with .Primitive('return')
> (function() {10;20;30;40;return(40)})()
[1] 40
# here return terminates flow
> (function() {10;20;return();30;40})()
NULL
> (function() {10;20;return(25);30;40})()
[1] 25
> 

这取决于程序员的策略和编程风格，他使用什么风格，他可以不使用return()，因为它不是必需的。

R核心程序员使用这两种方法。使用或不使用显式return()，因为可以在'base'函数的源中找到。

很多时候只使用return()(无参数)返回NULL来有条件地停止函数。

不清楚它是否更好，因为使用R的标准用户或分析师无法看到真正的区别。

我的观点是这个问题应该是:使用来自R实现的显式返回是否有危险?

或者，更好的是，编写函数代码的用户应该总是问:在函数代码中不使用显式返回(或将要返回的对象作为代码分支的最后一个叶)会有什么影响?