Question

我有一个清单：

z <- vector("list", 3)
z[[1]]=c(1,2,3,4)
z[[2]]=c(1,6,2,9)
z[[3]]=c(1,2,3,4,5)

我想在列表中创建一个包含尽可能多项的列矩阵（3）

A=matrix(0,3,1)

我希望矩阵的每一行都包含Z列表中以前未见过的唯一元素的累积数量。例如，

矩阵应填充为：

     [1]
A=[1] 4
  [2] 6
  [3] 7

（4因为每个元素都是新的，然后是6因为之前在z [[1]]中看到过其他元素，然后是7因为5是唯一的新元素。）

有谁知道这样做的好方法？我可以通过循环遍历3并制作虚拟矩阵并使用if条件进行独特测试来以非常愚蠢的方式编程，但它看起来有点过分。

感谢您的时间。

Answer 1

我认为你需要使用一些允许你迭代循环的东西，所以我在这里使用for循环。我们获取所有唯一元素，并为z中的每个元素sum获取唯一元素中的值，然后将其删除以供下一次迭代...

#  Get unique elements
elems <- unique( unlist( z ) )

#  Pre allocate result vector
tot <- numeric(length(z))

for( i in 1:length(z) ){
    # How many unique elements are in this list element
    tot[i] <-  sum( z[[i]] %in% elems )
    #  Remove them from the list so they are not counted in the next iteration
    elems <- elems[ ! elems %in% z[[i]] ]       
  }

#  Get the cumulative sum
cumsum( tot )
[1] 4 6 7

Answer 2

如果性能不是真正的问题，您可以执行以下操作。如果列表/向量非常长，我可以看到它正在征税

test = matrix(data = 0,ncol = 1,nrow=length(z))

for (i in 1:length(z)){
  test[i,1]=length(unique(Reduce(c,z[1:i])))
}

test
     [,1]
[1,]    4
[2,]    6
[3,]    7

Answer 3

也许是一种不必要的复杂的做事方式，但你可以使用递归函数。

z <- vector("list", 3)
z[[1]]=c(1,2,3,4)
z[[2]]=c(1,6,2,9)
z[[3]]=c(1,2,3,4,5)

f<-function(x,left=c()) {
  new<-unique(x[[1]][!(x[[1]] %in% left)])
  new.left<-c(new,left)
  if (length(x)==1) return(length(new))
  else return(c(length(new),f(x[-1],left=new.left)))
}
as.matrix(cumsum(f(z)),ncol=1)

     [,1]
[1,]    4
[2,]    6
[3,]    7

从列表中提取累积的唯一元素

3 个答案: