Question

我有一个像这样的矢量：

x<-c(1,1,1, -1, 1,1,1,1,1,1, -1,-1, 1,1, -1,-1,-1,-1,-1,-1,-1, 1)

我希望算法产生一个向量（3,1,6,2,2,7,1）

表示＆＃34; 1s＆＃34;中的3个，＆＃34; -1s＆＃34;中的3个，＆＃34; 1s＆＃34;等...

我已经开发了以下算法，但它并不适用于每个向量x，这可能是我将会有的。

y<-c(0)
q=0
z=0
w=0
e=1

if (x[1]==1)
{
q<-abs(sum(x[1:(min(which(x < 0))-1)]))
y[e]<-q
k=q+1
z<-abs(sum(x[k:min(which(x < 0))]))
e=e+1
y[e]<-z
k=k+z
r<-matrix(c(which(x < 0)))
w<-matrix(c(which(x > 0)))

while( k<22 )

{

if( all(r<k) )
{
z<-sum(x[k:22])
e=e+1
y[e]<-z
k=k+z
}else
{
z<-abs(sum(x[k:min(r[which(r > k)]-1)]))
e=e+1
y[e]<-z
k=k+z
}

if( all(w<k) )
{
z<-abs(sum(x[k:22]))
e=e+1
y[e]<-z
k=k+z
}else
{z<-abs(sum(x[k:min(w[which(w > k)]-1)]))
e=e+1
y[e]<-z
k=k+z
}

}}

但对于矢量 x<-c(1,1,1, -1, 1,1,1,1,1,1, -1,-1, 1,1, -1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1) 它有效。

您是否有任何想法更快更容易地做到这一点，或者只是在我自己的代码中找到问题？

谢谢大家！

Answer 1

你可以试试函数rle：

rle(x)
#Run Length Encoding
#  lengths: int [1:7] 3 1 6 2 2 7 1
#  values : num [1:7] 1 -1 1 -1 1 -1 1

所以rle(x)$lengths会为您提供所需内容：

rle(x)$lengths
#[1] 3 1 6 2 2 7 1

@clemlaflemme函数与rle之间的效率比较：

library(microbenchmark)

x <- rep(x,5000)

microbenchmark(clem_shift(),cath_rle(),clem_cumul(),unit="relative")
#Unit: relative
#         expr        min        lq        mean     median         uq        max neval cld
# clem_shift()   1.000000   1.00000   1.0000000   1.000000   1.000000  1.0000000   100  a 
#   cath_rle()   1.181513   1.13419   0.8552573   1.095478   1.041918  0.9483564   100  a      
# clem_cumul() 325.480391 284.14827 170.1371421 265.160409 241.954976 54.5240969   100   b

Answer 2

仅仅是为了获取信息，您可以编写这一小段代码来自行解决这个问题

cumul = c()
cur = 1
for(i in 2:length(x)){
   if(x[i] == x[i-1]) cur = cur + 1
   else{
       cumul = c(cumul, cur)
       cur = 1
   }
}
cumul = c(cumul, cur)

但当然，使用rle函数更简单。在@CathG评论之后，如果只使用0和1，你可以想到另一个手写函数：

clem = function(X){
    shift = c(0,seq(X)[as.logical(c(X[-1] - head(X,-1), 1))])
    shift = shift[-1] - head(shift,-1)
    return(shift)
}

然后是针对rle的基准：

X = runif(1000)<0.5
> microbenchmark(cath(),clem(),unit = "relative")
Unit: relative
   expr      min      lq     mean   median       uq     max neval
 cath() 1.115647 1.10824 1.220533 1.102692 1.098195 9.22847   100
 clem() 1.000000 1.00000 1.000000 1.000000 1.000000 1.00000   100

如何计算R中向量中按顺序排列的相同元素的数量？

2 个答案: