相交列表元素的所有可能组合

时间:2014-07-07 15:35:03

标签: r list combinations intersect combn

我有一个向量列表:

> l <- list(A=c("one", "two", "three", "four"), B=c("one", "two"), C=c("two", "four", "five", "six"), D=c("six", "seven"))

> l
$A
[1] "one"   "two"   "three" "four"

$B
[1] "one" "two"

$C
[1] "two"  "four" "five" "six"

$D
[1] "six"   "seven"

我想计算列表元素的所有可能成对组合之间重叠的长度,即(结果的格式无关紧要):

AintB 2
AintC 2
AintD 0
BintC 1
BintD 0
CintD 1

我知道combn(x, 2)可用于获取向量中所有可能的成对组合的矩阵,而length(intersect(a, b))会给出两个向量重叠的长度,但我可以&#39}。想到把这两件事放在一起的方法。

非常感谢任何帮助!感谢。

3 个答案:

答案 0 :(得分:18)

如果我理解正确,您可以查看crossprodstack

crossprod(table(stack(l)))
#    ind
# ind A B C D
#   A 4 2 2 0
#   B 2 2 1 0
#   C 2 1 4 1
#   D 0 0 1 2

如果您想要data.frame只有相关值,您可以扩展这个想法:

  1. 写一个漂亮的函数

    listIntersect <- function(inList) {
      X <- crossprod(table(stack(inList)))
      X[lower.tri(X)] <- NA
      diag(X) <- NA
      out <- na.omit(data.frame(as.table(X)))
      out[order(out$ind), ]
    }
    
  2. 应用

    listIntersect(l)
    #    ind ind.1 Freq
    # 5    A     B    2
    # 9    A     C    2
    # 13   A     D    0
    # 10   B     C    1
    # 14   B     D    0
    # 15   C     D    1
    

  3. 表现看起来相当不错。

    展开list

    L <- unlist(replicate(100, l, FALSE), recursive=FALSE)
    names(L) <- make.unique(names(L))
    

    设置一些测试功能:

    fun1 <- function(l) listIntersect(l)
    fun2 <- function(l) apply( combn( l , 2 ) , 2 , function(x) length( intersect( unlist( x[1]) , unlist(x[2]) ) ) )
    fun3 <- function(l) {
      m1 <- combn(names(l),2)
      val <- sapply(split(m1, col(m1)),function(x) {x1 <- l[[x[1]]]; x2 <- l[[x[2]]]; length(intersect(x1, x2))})
      Ind <- apply(m1,2,paste,collapse="int")
      data.frame(Ind, val, stringsAsFactors=F) 
    }
    

    查看时间:

    system.time(F1 <- fun1(L))
    #    user  system elapsed 
    #    0.33    0.00    0.33
    system.time(F2 <- fun2(L))
    #    user  system elapsed 
    #    4.32    0.00    4.31 
    system.time(F3 <- fun3(L))
    #    user  system elapsed 
    #    6.33    0.00    6.33 
    

    每个人似乎都对结果进行了不同的排序,但数字匹配:

    table(F1$Freq)
    # 
    #     0     1     2     4 
    # 20000 20000 29900  9900 
    table(F2)
    # F2
    #     0     1     2     4 
    # 20000 20000 29900  9900 
    table(F3$val)
    # 
    #     0     1     2     4 
    # 20000 20000 29900  9900 
    

答案 1 :(得分:12)

combn也适用于列表结构,您只需要unlist一小部分结果即可使用intersect ...

# Get the combinations of names of list elements
nms <- combn( names(l) , 2 , FUN = paste0 , collapse = "" , simplify = FALSE )

# Make the combinations of list elements
ll <- combn( l , 2 , simplify = FALSE )

# Intersect the list elements
out <- lapply( ll , function(x) length( intersect( x[[1]] , x[[2]] ) ) )

# Output with names
setNames( out , nms )
#$AB
#[1] 2

#$AC
#[1] 2

#$AD
#[1] 0

#$BC
#[1] 1

#$BD
#[1] 0

#$CD
#[1] 1

答案 2 :(得分:3)

尝试:

m1 <- combn(names(l),2)
val <- sapply(split(m1, col(m1)),function(x) {x1 <- l[[x[1]]]; x2 <- l[[x[2]]]; length(intersect(x1, x2))})
Ind <- apply(m1,2,paste,collapse="int")
data.frame(Ind, val, stringsAsFactors=F)   
#      Ind val
# 1 AntB   2
# 2 AntC   2
# 3 AntD   0
# 4 BntC   1
# 5 BntD   0
# 6 CntD   1