Question

在之前的讨论和F.Privé的帮助之后，我做了一些更改，以下代码实际上正在做预期的事情。

library(purrr)
library(parallel)

p_list = list( "P1" = list( c("MAKM1","MMERMTD","FTRWDSE" )) , 
                  "P2" = list( c("MFFGGDSF1","DFRMDFMMGRSDFG","DSDMFFF")),
                  "P3" = list( c("MDERTDF1","DFRGRSDFMMG","DMMMFFFS")),
                  "P4" = list( c("MERTSDMDF1","SDFRGSSMRSDFG","DFFFM")))


chars <- set_names(c("M", "S", "M"), c("class.1", "class.35", "class.4"))

get_0_and_all_combn <- function(x) {
  map(seq_along(x), function(i) combn(as.list(x), i, simplify = FALSE)) %>%
    unlist(recursive = FALSE) %>% 
    c(0L, .)
}


get_pos_combn <- function(x, chars) {
  x.spl <- strsplit(x, "")[[1]] 

  isUni1 = grep("class.1", names(chars))
  isFirst = grepl("1",x)

  map2(.x=chars, .y=seq_along(chars), .f=function( chr, index ) {

    if( length(isUni1) != 0 ){
      if( index == isUni1 & isFirst == TRUE )
        1 %>% get_0_and_all_combn()
      else{
        which(x.spl == chr) %>%
          get_0_and_all_combn()
      }
    }else{
      which(x.spl == chr) %>%
        get_0_and_all_combn()
    }

  }) %>%
    expand.grid()
}


get_pos_combn_with_infos <- function(seq, chars, p_name) {
  cbind.data.frame(p_name, seq, get_pos_combn(seq, chars))
}

combine_all <- function(p_list, chars){

  i = 1
  fp <- as.data.frame(matrix(ncol = 5))
  colnames(fp) = c("p_name" ,"seq" , names(chars) )

  for(p in p_list){

    p_name = names(p_list)[i]

    for(d in 1:length(p[[1]])){

      seq = p[[1]][d]

      f = get_pos_combn_with_infos(seq, chars, p_name)
      # unlist the list wherever exist in the dataframe and collapse
      # its values with the ":" symbol.
      for(c in 1:nrow(f)){
        if(is.list(f[c,3]))
          f[c,3]=paste(unlist(f[c,3]),collapse=":")
        if(is.list(f[c,4]))
          f[c,4]=paste(unlist(f[c,4]),collapse=":")
        if(is.list(f[c,5]))
          f[c,5]=paste(unlist(f[c,5]),collapse=":")
      }

      fp = na.omit(rbind( f , fp ) )
    }

    i = i + 1
  }

  fp
}


numCores <- detectCores()

results = mcmapply(FUN=combine_all, MoreArgs=list(p_list , chars)  , mc.cores = numCores-1)

唯一应该运行的是最后一个函数（combine_all()），将p_list和chars变量作为输入。

如果这样做，结果是一个data.frame，其中包含p_list变量中定义的字符串（chars）内所有可能位置组合的所有可能组合

我知道这有点复杂，但我不知道另一种解释结果的方法。

反正。因为我的实际列表（p_list）比上例中的那个更大，所以我想让它一次以多个CPU内核的并行模式运行。

为此，您可以看到我使用了parallel包。我在linux框中运行它（因为据我所知mcmapply使用fork来创建其他进程），但事实是我没有得到任何结果，除了空列表。

欢迎任何想法改进算法或让它并行运行。

谢谢。

Answer 1

此处，问题在于您如何使用mapply。如果你没有提供任何参数来向量化（...），那么它返回一个长度为0的列表是正常的。

我将使用foreach，因为它更容易使用。您可以看到this guide for parallelism in R with foreach。

然后combine_all变为

combine_all <- function(p_list, chars) {

  p_names <- names(p_list)

  all_all_f <- foreach(i = seq_along(p_list)) %dopar% {

    p <- p_list[[i]][[1]]
    p_name <- p_names[i]

    all_f <- foreach(d = seq_along(p)) %do% {

      f <- get_pos_combn_with_infos(p[d], chars, p_name)
      # unlist the list wherever exist in the dataframe and collapse
      # its values with the ":" symbol.
      for(c in 1:nrow(f)){
        if(is.list(f[c,3]))
          f[c,3]=paste(unlist(f[c,3]),collapse=":")
        if(is.list(f[c,4]))
          f[c,4]=paste(unlist(f[c,4]),collapse=":")
        if(is.list(f[c,5]))
          f[c,5]=paste(unlist(f[c,5]),collapse=":")
      }

      f
    }

    do.call("rbind", all_f)
  }

  do.call("rbind", all_all_f)
}

然后你做

library(foreach)
doParallel::registerDoParallel(parallel::detectCores() - 1)
the_res_you_want <- combine_all(p_list = p_list, chars = chars)
doParallel::stopImplicitCluster()

在Linux和Mac上，这是注册fork cluster（类似mc）。在Windows上，此代码可能无效。

PS1：请注意，如果对大量元素进行并行化，那么您的数据框可能会非常大。

PS2：您应该将数据框保留在列列表中，而不是将它们折叠成字符串。请参阅http://r4ds.had.co.nz/many-models.html#list-columns-1。

并行包的并行化方法似乎返回一个空列表

1 个答案: