R中的最小距离算法

Question

我在C ++中编写了一个函数，它执行以下操作：给定（可能很长）向量x和阈值thr，找到{{1}的子序列y这样x，x[1]∈y和x[length(x)]∈y≥∀i∈1:length(y) y[i+1]-y[i]。目的是找到thr的简短子序列，其中x“与plot(x)看起来相同”，因为图表的分辨率为plot(x[subsequence])。

该函数是R包的一部分，使用thr接口调用C ++函数。来源是：https://gist.github.com/kenahoo/8922376。 （它实际上是在Rcpp上运行，而不是简单的向量，但它相当于作为向量独立地操作每个列，然后合并索引序列。）

我想找到一个同样的纯R解决方案，它很好用。有效 - 一个明显的想法就像data.frame，但这 不 是合适的，因为它会错过随着时间的推移积累的值中的任何缓慢漂移超过which(diff(x)>thr)。

示例：

thr

产生这样的近似值：

> set.seed(123)
> x <- cumsum(runif(100, -1, 1))
> y <- downsampleForPlot(data.frame(x=x), 2.5)
> y
[1]   1  11  26  46  57  71  81 100

欢迎提出任何想法。