建议用C

向量化

你原来那个用循环的方法#1太慢。
#2用的apply，速度也不行
#3走了个捷径，速度好一些，长度1千万的用了两分钟

len <- 10000000
L <- sample(c("a", "c", "g", "t"), size = len, replace = T)
L <- paste(L, collapse = "")
a <- c("")
n <- 4

# 1
#system.time(for(i in 1:(len-n+1)) a[i]=substr(L,i,i+n-1))

# 2
ind1 <- 1:(len-n+1)
ind2 <- n:len
ind <- cbind(ind1, ind2)
getString <- function(nn) substr(L, nn[1], nn[2])
ptm <- proc.time()
out <- apply(ind, 1, getString)
proc.time() - ptm

# 3
ptm <- proc.time()
L <- strsplit(L, split = "")[[1]]
mat <- matrix(NA, nrow = (len-n+1), ncol = n)
for (i in 1:n) {
   mat[, i] <- L[i:(len-n+i)]
}
out2 <- apply(mat, 1, paste, collapse = "")
proc.time() - ptm

非常感谢！我测试了一下 耗时主要在substr（）这句上面。1千万2分钟，那么一个亿 就得20多分钟，如果我的n in 1:20 的话也就意味着要400分钟。不知道用R调用C 或者perl 能否快些？谢谢！

C会快很多。Perl不知道，没用过。