Question

我有一个清单

Gson gson = new GsonBuilder().setFieldNamingPolicy(FieldNamingPolicy.LOWER_CASE_WITH_UNDERSCORES).create();

我想合并具有公共元素的列表切片，并索引已合并列表切片的索引。我想要的输出如下。

[[1]]
[1] 7

[[2]]
[1] 10 11 12 211 446 469

[[3]]
[1] 10 11 12 13

[[4]]
[1] 11 12 13 215

[[5]]
[1] 15 16

[[6]]
[1] 15 17 216 225

（我已将原始列表切片索引作为新列表名称，但任何形式的输出都可以。）

可重复数据：

$`1`
[1] 7

$`2`, `3`, `4`
[1] 10 11 12 13 211 215 446 469

$`5`,`6`
[1] 15 16 17 216 225

Answer 1

对解决方案不满意，但我认为这给出了答案。仍有改进的余地：

unique(sapply(lst, function(x) 
       unique(unlist(lst[sapply(lst, function(y) 
                         any(x %in% y))]))))


#[[1]]
#[1] 7

#[[2]]
#[1]  10  11  12 211 446 469  13 215

#[[3]]
#[1]  15  16  17 216 225

这基本上是双循环，用于检查列表元素是否存在于任何其他列表中。如果您找到任何此类元素，则将它们合并在一起，仅从中获取unique个值。

数据

lst <- list(7, c(10 ,11 ,12, 211, 446, 469), c(10, 11, 12, 13),c(11 ,12, 13 ,215), c(15, 16), c(15, 17 ,216 ,225))

Answer 2

这是使用＆＃34; Matrix＆＃34;的另一种方法。和＆＃34; igraph＆＃34;包。

首先，我们需要提取连接哪些元素的信息。使用稀疏矩阵可以节省大量内存：

library(Matrix)
i = rep(1:length(mylist), lengths(mylist)) 
j = factor(unlist(mylist))
tab = sparseMatrix(i = i, j = as.integer(j), x = TRUE, dimnames = list(NULL, levels(j)))
#as.matrix(tab)  ## just to print colnames
#         7    10    11    12    13    15    16    17   211   215   216   225   446   469
#[1,]  TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
#[2,] FALSE  TRUE  TRUE  TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE  TRUE FALSE FALSE FALSE  TRUE  TRUE
#[3,] FALSE  TRUE  TRUE  TRUE  TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
#[4,] FALSE FALSE  TRUE  TRUE  TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE  TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE
#[5,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE  TRUE  TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
#[6,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE  TRUE FALSE  TRUE FALSE FALSE  TRUE  TRUE FALSE FALSE

查找每个元素是否相互连接：

connects = tcrossprod(tab, boolArith = TRUE)
#connects
#6 x 6 sparse Matrix of class "lsCMatrix"
#                
#[1,] | . . . . .
#[2,] . | | | . .
#[3,] . | | | . .
#[4,] . | | | . .
#[5,] . . . . | |
#[6,] . . . . | |

然后，使用图表，我们可以对＆＃34; mylist＆＃34;的索引进行分组：

library(igraph)
# 'graph_from_adjacency_matrix' seems to not work with the "connects" object directly. 
# An alternative to coercing "connects" here would be to build it as 'tcrossprod(tab) > 0'

group = clusters(graph_from_adjacency_matrix(as(connects, "lsCMatrix")))$membership
#group
#[1] 1 2 2 2 3 3

最后，连接：

tapply(mylist, group, function(x) sort(unique(unlist(x))))
#$`1`
#[1] 7
#
#$`2`
#[1]  10  11  12  13 211 215 446 469
#
#$`3`
#[1]  15  16  17 216 225

tapply(1:length(mylist), group, toString)
#        1         2         3 
#      "1" "2, 3, 4"    "5, 6"

Answer 3

这是一个完成任务的递归函数（虽然现在它会生成一堆警告）。

mylist <- list(7, c(10, 11, 12, 211, 446, 469), c(10, 11, 12, 13), c(11, 12, 13, 215), c(15, 16), c(15, 17, 216, 225))

commonElements = function(l,o=list(l[[1]])){
  if(length(l) == 0){return(o)}
  match = which(unlist(lapply(lapply(o,intersect,l[[1]]),any)))
  if(length(match) == 0) o[[length(o)+1]] = l[[1]]
  if(length(match) == 1) o[[match]] = unique(c(o[[match]],l[[1]]))
  if(length(match) > 1){
    o[[match[1]]] = unique(unlist(o[match]))
    p[rev(match)[-1]] = NULL
  }
  l[[1]] = NULL
  commonElements(l,o)
}

commonElements(mylist)

基本上，传入一个列表并使用o的第一个元素实例化输出l。然后针对l中的每个组检查o的每个值，如果它不匹配，则在o中创建一个新元素，如果它匹配一个，保留唯一集合，如果它匹配更多1，连接o中的组并删除附加组件。

Answer 4

这是一种基于purrr的方法：

library(purrr)

mylist <- list(7, 
               c(10, 11, 12, 211, 446, 469), 
               c(10, 11, 12, 13), 
               c(11, 12, 13, 215), 
               c(15, 16), 
               c(15, 17, 216, 225))

result <- mylist %>% 
    # check whether any numbers of an element are in any of the elements
    map(~map_lgl(mylist, compose(any, `%in%`), .x)) %>% 
    unique() %>%    # drop duplicated groups
    map(~reduce(mylist[.x], union))    # subset lst by group and collapse subgroups

str(result)
#> List of 3
#>  $ : num 7
#>  $ : num [1:8] 10 11 12 211 446 469 13 215
#>  $ : num [1:5] 15 16 17 216 225

这里的逻辑类似于Ronak的回答;我发现这更容易阅读。如果您愿意，可以将最后一行写为map(~unique(flatten_dbl(mylist[.x])))或将其拆分为map(~mylist[.x]) %>% simplify_all() %>% map(unique)。

对于哪个元素聚合到哪个组的索引，只需在用于子集化的元素上调用which：

mylist %>% 
    map(~map_lgl(mylist, compose(any, `%in%`), .x)) %>% 
    unique() %>% 
    map(which) %>% 
    str()
#> List of 3
#>  $ : int 1
#>  $ : int [1:3] 2 3 4
#>  $ : int [1:2] 5 6

整个事情的替代逻辑是使列表嵌套而不是调用，这意味着自联接是预先的（使用cross2），之后没有子集，并且大多数函数都是只是设置操作：

mylist %>% 
    map(cross2, mylist) %>% 
    modify_depth(2, reduce, ~if(length(intersect(.x, .y)) > 0) sort(union(.x, .y))) %>% 
    map(reduce, union) %>% 
    unique()

或使用cross2的{{1}}参数

.filter

可以压缩到

mylist %>% 
    map(cross2, mylist, ~length(intersect(.x, .y)) == 0) %>% 
    map(compose(sort, unique, unlist)) %>% 
    unique()

这些方法不会在重复之前删除重复的组，因此它们的效率可能会降低。

合并列表与常见元素

4 个答案: