一个直接的方法是Reduce：

Reduce(f = c,x = vec,accumulate = TRUE)

有一个purrr::accumulate函数可以完成同样的事情：

purrr::accumulate(.x = vec,.f = c,.simplify = FALSE)

（编辑为合并注解，仅使用c()作为函数，简单得多。

我们可以使用lapply和head（或[）来实现：

lapply(seq_along(vec), head, x = vec)
# [[1]]
# [1] 1
# [[2]]
# [1] 1 3
# [[3]]
# [1] 1 3 2
# [[4]]
# [1]  1  3  2 37

• seq_along(vec)类似于1:length(vec)（我们也可以使用它，但seq_along在极端情况下更安全）;
• 当lapply被赋予一个函数时，它通常调用一次，其中第一个参数包含值（将连续地从1到4）;由于我们包含了x=vec（这是head的第一个参数），那么lapply将该数字作为head的下一个参数，恰好是n=。

我们也可以做lapply(seq_along(vec), function(z) vec[1:z])。

• 编辑 *：后者（vec[1:z]实现）明显比使用head快，我应该知道这一点。

bench::mark(
  a1=lapply(seq_along(vec), head, x = vec),
  a2=lapply(seq_along(vec), function(z) vec[1:z]), 
  a3=lapply(1:length(vec), function(z) vec[1:z]),
  b=Reduce(f = c,x = vec,accumulate = TRUE),
  iterations = 100000)
# # A tibble: 4 × 13
#   expression      min   median `itr/sec` mem_alloc `gc/sec` n_itr  n_gc total_time result     memory     time      
#   <bch:expr> <bch:tm> <bch:tm>     <dbl> <bch:byt>    <dbl> <int> <dbl>   <bch:tm> <list>     <list>     <list>    
# 1 a1          11.51µs  16.14µs    53800.        0B     3.23 99994     6      1.86s <list [4]> <Rprofmem> <bench_tm>
# 2 a2           2.95µs   4.06µs   215605.        0B     4.31 99998     2    463.8ms <list [4]> <Rprofmem> <bench_tm>
# 3 a3           3.04µs   4.01µs   221482.        0B     2.21 99999     1    451.5ms <list [4]> <Rprofmem> <bench_tm>
# 4 b            3.42µs    4.3µs   209810.        0B     4.20 99998     2   476.61ms <list [4]> <Rprofmem> <bench_tm>
# # ℹ 1 more variable: gc <list>

我想不出比Reduce（@joran）或lapply（@r2evans）更好的解决方案，它们已经足够高效和简洁了。
这里是另一个基础R选项***但只是为了好玩***

> split(vec[(k <- sequence(seq_along(vec)))], cumsum(k == 1))
$`1`
[1] 1

$`2`
[1] 1 3

$`3`
[1] 1 3 2

$`4`
[1]  1  3  2 37

如果这样做的原因是为了以后可以迭代列表，例如，求和

L <- list(vec[1], vec[1:2], vec[1:3], vec[1:4])
sapply(L, sum)
## [1]  1  4  6 43

那么我们可以通过使用rollapplyr来避免首先创建L：

library(zoo)

rollapplyr(vec, seq_along(vec), sum)  # same but no intermediate L
## [1]  1  4  6 43

注意事项

vec取自问题

vec <- c(1, 3, 2, 37)

另一个基本R方法使用matrix，只是为了完整性

mat <- matrix(vec, nrow=length(vec), ncol=length(vec), byrow=T)
mat[upper.tri(mat)] <- NA
apply(mat, 1, \(x) as.vector(na.omit(x)))
[[1]]
[1] 1

[[2]]
[1] 1 3

[[3]]
[1] 1 3 2

[[4]]
[1]  1  3  2 37