Question

我想要做的是在给定特定样本大小的情况下生成1和0的所有可能排列。例如，对于n = 8的样本，我希望m = 2 ^ 8 = 256种可能的排列，即：

我在R中编写了一个函数来执行此操作，但是在n = 11之后需要很长时间才能运行。我更喜欢R中的解决方案，但如果它在另一种编程语言中，我可能会想出来。谢谢！

PermBinary <- function(n){ 
  n.perms <- 2^n 
  array <- matrix(0,nrow=n,ncol=n.perms) 
  # array <- big.matrix(n, n.perms, type='integer', init=-5) 
  for(i in 1:n){ 
    div.length <- ncol(array)/(2^i) 
    div.num <- ncol(array)/div.length 
    end <- 0 
      while(end!=ncol(array)){ 
        end <- end +1 
        start <- end + div.length 
        end <- start + div.length -1 
        array[i,start:end] <- 1 
      } 
   } 
   return(array) 
}

Answer 1

expand.grid可能是获得你想要的最佳工具。

例如，如果您希望样本大小为3，我们可以执行类似

的操作

expand.grid(0:1, 0:1, 0:1)

样本量为4

expand.grid(0:1, 0:1, 0:1, 0:1)

所以我们想要做的就是找到一种自动化调用的方法。

如果我们有一个我们想要提供给expand.grid的输入列表，我们可以使用do.call为我们构建调用。例如

vals <- 0:1
tmp <- list(vals, vals, vals)
do.call(expand.grid, tmp)

所以现在的挑战是自动制作上面的“tmp”列表，我们可以决定我们想要多少份“vals”。有很多方法可以做到这一点，但一种方法是使用replicate。由于我们需要一个列表，我们需要告诉它不要简化结果，否则我们将得到一个矩阵/数组作为结果。

vals <- 0:1
tmp <- replicate(4, vals, simplify = FALSE)
do.call(expand.grid, tmp)

或者我们可以在列表输入上使用rep（我认为它更快，因为它没有复制的开销，但我没有测试过它）

tmp <- rep(list(vals), 4)
do.call(expand.grid, tmp)

现在将其包装成一个函数来获取：

binarypermutations <- function(n, vals = 0:1){
    tmp <- rep(list(vals), n)
    do.call(expand.grid, tmp)
}

然后调用样本大小，如binarypermutations(5)。

这样就得到了一个尺寸为2 ^ n x n的data.frame - 如果您愿意，可以转置并转换为不同的数据类型。

Answer 2

上面的答案可能会更好，因为它使用base - 我的第一个想法是使用data.table的CJ函数：

library(data.table)
do.call(CJ, replicate(8, c(0, 1), FALSE))

它会比expand.grid稍微快一些（~15％），所以它对于极端情况只会更有价值。

生成0和1排列的有效方法？

2 个答案: