背景：
在this combinatorics question，问题是如何确定样本空间：8个不同的足球队可以配对下一轮比赛的方式。针对该问题的这一部分提出了两个不同的答案：28（见评论OP）和105（参见OP中的编辑和答案）。
我想手动执行此操作，以便在任何答案不正确的情况下尽量减少错误。
我尝试过：
teams = 1:8
names(teams) = c("RM", "BCN", "SEV", "JUV", "ROM", "MC", "LIV", "BYN")
split(sample(teams), rep(1:(length(teams)/2), each=2))
不幸的是，输出是一个列表，我希望一个向量能够运行如下：
unique(...,MARGIN=2)
有没有办法以优雅的方式做到这一点？
在现在删除的答案（谢谢）之后，我会选择
a <- replicate(1e5, unlist(split(sample(teams), rep(1:(length(teams)/2), each=2))))
模拟100,000个随机样本，然后运行
unique(a, MARGIN = 2)。
但是我如何解释4对对手的顺序并不重要的事实，例如，LIV-BYN和BYN-LIV是相同的配对（字段）尽管有优势）？
答案 0 :(得分：0)
> u = ncol(unique(replicate(1e6, unlist(split(sample(teams), rep(1:(length(teams)/2), each=2)))), MARGIN = 2))
> u / (factorial(4) * 2^4)
[1] 105
unlist的想法来自@Song Zhengyi，如果他的回答未删除，我会接受。完整的答案在上面的行中。
u需要除以4！因为
BCN-RM, BYN-SEV, JUV-ROM, LIV-MC
与
完全相同LIV-MC, BCN-RM, BYN-SEV, JUV-ROM
或
BCN-RM, LIV-MC, BYN-SEV, JUV-ROM
等
术语2^4是为了避免过度计数，因为对于每个可能的唯一抽签，每个配对都可以翻转而不会丢失（丢弃字段优势）：BCN-RM与{RM-BCN相同1}}，每次抽奖都有4对。
如果现场优势是考虑因素（现实生活）......
> u/factorial(4)
[1] 1680
我们最终获得了1,680次抽签。