我有一个带有双打的向量,我想要排名(实际上它是一个带有双成员的对象的向量,称为costs
)。如果只有唯一值或忽略非唯一值,则没有问题。但是,我想使用非唯一值的平均排名。此外,我在SO上发现了一些关于排名的问题,但他们忽略了非独特的价值观。
例如,假设我们有(1,5,4,5,5),那么相应的等级应该是(1,4,2,4,4)。当我们忽略非唯一值时,等级为(1,3,2,4,5)。
当忽略非唯一值时,我使用了以下内容:
void Population::create_ranks_costs(vector<Solution> &pop)
{
size_t const n = pop.size();
// Create an index vector
vector<size_t> index(n);
iota(begin(index), end(index), 0);
sort(begin(index), end(index),
[&pop] (size_t idx, size_t idy) {
return pop[idx].costs() < pop[idy].costs();
});
// Store the result in the corresponding solutions
for (size_t idx = 0; idx < n; ++idx)
pop[index[idx]].set_rank_costs(idx + 1);
}
有谁知道如何考虑非唯一值?我更喜欢使用std::algorithm
,因为IMO会导致代码干净。
答案 0 :(得分:2)
以下是向量的例程,问题的标题表明:
template<typename Vector>
std::vector<double> rank(const Vector& v)
{
std::vector<std::size_t> w(v.size());
std::iota(begin(w), end(w), 0);
std::sort(begin(w), end(w),
[&v](std::size_t i, std::size_t j) { return v[i] < v[j]; });
std::vector<double> r(w.size());
for (std::size_t n, i = 0; i < w.size(); i += n)
{
n = 1;
while (i + n < w.size() && v[w[i]] == v[w[i+n]]) ++n;
for (std::size_t k = 0; k < n; ++k)
{
r[w[i+k]] = i + (n + 1) / 2.0; // average rank of n tied values
// r[w[i+k]] = i + 1; // min
// r[w[i+k]] = i + n; // max
// r[w[i+k]] = i + k + 1; // random order
}
}
return r;
}
一个工作示例见IDEone。
对于具有绑定(相等)值的等级,存在不同的约定(最小值,最大值,平均等级或随机顺序)。在最里面的for循环中选择其中一个(平均排名在统计中是常见的,在体育中是最低排名)。
请注意,平均排名可以是非整数(n+0.5
)。
我不知道,如果将整数级n
舍入到您的应用程序是一个问题。
该算法很容易推广到用户定义的排序,例如pop[i].costs()
,默认为std::less<>
。
答案 1 :(得分:1)
这样做的一种方法是使用multimap
。
将项放在多图中,将对象映射到size_t
s(初始值不重要)。您可以使用一行执行此操作(使用带有迭代器的ctor)。
循环(明文或使用algorithm
中的任何内容)并指定0,1,...作为值。
循环显示不同的键。对于每个不同的密钥,请为密钥调用equal_range
,并将其值设置为平均值(同样,您可以使用来自algorithm
的内容)。
整体复杂度应为 Theta(n log(n)),其中 n 是向量的长度。
答案 2 :(得分:0)
这些方面的东西:
size_t run_start = 0;
double run_cost = pop[index[0]].costs();
for (size_t idx = 1; idx <= n; ++idx) {
double new_cost = idx < n ? pop[index[idx]].costs() : 0;
if (idx == n || new_cost != run_cost) {
double avg_rank = (run_start + 1 + idx) / 2.0;
for (size_t j = run_start; j < idx; ++j) {
pop[index[j]].set_rank_costs(avg_rank);
}
run_start = idx;
run_cost = new_cost;
}
}
基本上,您遍历排序的序列并识别相等值的运行(可能运行长度为1)。对于每个这样的运行,您计算其平均排名,并为运行中的所有元素设置它。