Question

我试图在Matlab中的短矢量中标记重复数字的实例。例如，在以下情况下：

A = [1 2 3 1 5 6 7 8] B = [1 2 3 4 5 6 7 8]

由于双倍1，A会标记为真，而B则不会。

将矢量与唯一（矢量）进行比较似乎是一个明显的答案，对于少数情况它是可以的，但是当您使用它100000次时，独特的功能证明非常慢！

对快速测试的想法？

Answer 1

您可以进行以下测试。如果有重复的数字，则会输出1，否则为0。

(sum(diff(sort(A))==0))~=0

diff函数从n中减去位置n+1的数字。如果您实际上可以编写一个执行相同操作的函数，但只是在找到零的第一个实例时返回1，即重复的数字彼此相邻。可能你必须编写一个MEX函数来使它更快。 diff()函数的缺点是，它将扫描整个向量，即使它已经满了重复的数字。

我喜欢@A下面评论中写的解决方案的变体。 Klomp的：

any(diff(sort(A))==0)

Answer 2

有几种方法可以做到这一点。

1）您可以先对列表进行排序，然后检查是否有任何重复的数字，即[1,1,2,3,4 ..]这是一个O(nlog(n))算法，因为您必须对列表进行排序（希望使用合并排序或快速排序（应该内置）和贯穿它。

sort(list)
for( i =1:len(list))
   if(i < len(list) -1 && list[i] == list[i+1]) return false;
end

2）你可以做一个O(n^2)算法，你只需要在列表中强行交叉检查每个元素与另一个元素。基本上将自己与唯一列表进行比较，但不是将其与另一个列表进行比较，而是将其与自身进行比较。

例如：

 for(i= 1:len(list))
    for(j = 1:len(list))
      if(list[i] == list[j]) return false;
    end
 end

Answer 3

以下是一些替代方案。不确定它们是否比其他答案更快：

sum(sum(bsxfun(@eq, A, A.'))) > numel(A)
nnz(triu(bsxfun(@eq, A, A.'), 1))
any(sum(pdist(A(:))==0))
any(accumarray(A(:), 1) > 1)
nnz(sparse(A(:), 1, 1) > 1)

Matlab独特的替代品

3 个答案: