Question

我想创建一个由N对实数组成的向量，其中每对由值S分隔，并且该对中的两个元素由值iS分开，可以这样写：

V=[(X,X+iS)_1, (X+S+iS,X+S+2*iS)_2, ...  ]

因此，如果我们从X=1开始，S=1和iS = .5则应该返回：

V=[1.0,1.5,2.5,3.0,4.0,4.5]

我创建了这个功能，完全符合我的要求：

myseq<-function(x,n,sep,isep){
  res=c(x,x+isep)
  for(i in 1:(n-1)){
      prev=res[length(res)]
      res=c(res,c(prev+sep,prev+sep+isep))
  }
  return(res)
}

使用与之前相同的例子：

> myseq(1,3,1,.5)                                                             
[1] 1.0 1.5 2.5 3.0 4.0 4.5

但我相信它可以用更简单，更“功能”的方式编写，但我无法弄清楚。如果您有任何想法？

Answer 1

以下是使用seq，

的一个想法

myseq <- function(x, n, sep, isep) {
  v1 <- seq(x, n*2, sep)[c(rep(TRUE, 2), rep(FALSE, (isep/sep)-1))]
  return(v1[1:(n*2)])
  }

myseq(1,3, 0.5, 1)  
#[1] 1.0 1.5 2.5 3.0 4.0 4.5

Answer 2

这是另一种方法，您可以创建2个不同的向量，然后将它们组合在一起以获得所需的序列。

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Answer 3

在审查了我的问题之后，我意识到我接受的答案可能不是最好的答案，@ alexis_laz在他的评论中提出了一个简短而更好的解决方案。我再次将它们放在这里，经过基准测试之后，看来

我的原始版本：

original<-function(x,n,sep,isep){
    res=c(x,x+isep)
    for(i in 1:(n-1)){
        prev=res[length(res)]
        res=c(res,c(prev+sep,prev+sep+isep))
    }
    return(res)
}

先前接受的答案：

accepted <- function(x,isep,sep,n){
    c(rbind(seq(x,by = isep+sep, length.out = n), seq(x+isep,by = isep+sep, length.out = n))) 
}

亚历克西斯的评论：

alexcomm <- function(x,n,sep,isep){
    cumsum(c(x, rep_len(c(isep, sep), (n * 2) - 1)))
}

和基准：

                      expr        min          lq        mean      median
 alexcomm(x, n, sep, isep)     99.657    105.0090    149.4527    109.1745
  accepted(x, isep, sep, n)    130.090    137.7555    193.6189    163.2150
  original(x, n, sep, isep) 251176.761 258936.2820 268247.7626 270124.8435

因此，评论中提出的解决方案不仅简短，而且速度更快。

创建一系列间隔相等的

3 个答案: