Question

在我的图形包中（如在图论中，由边连接的节点）我有一个向量，指示每个边缘的原始节点from，一个向量指示每个边缘的目标节点{{1和一个指示每条边{1}的曲线的向量。

默认情况下，如果两个节点之间只有一条边，则希望边的曲线为0;如果两个节点之间有两条边，则曲线为0.2。我现在使用的代码是for循环，它有点慢：

to

所以基本上我会查找每个边缘（curve中的一个索引和curve <- rep(0,5) from<-c(1,2,3,3,2) to<-c(2,3,4,2,1) for (i in 1:length(from)) { if (any(from==to[i] & to==from[i])) { curve[i]=0.2 } }中的一个索引），如果from和to中有任何其他对使用相同的边节点（数字）。

我正在寻找的是两件事：

一种识别是否存在任何一对节点的方法，它们之间有两条边（如果没有，我可以省略循环）
加速此循环的一种方法

＃

编辑：

为了使这个升技更清楚，另一个例子：

from

在这两个向量中，对3与对10相同（1和7都以不同的顺序排列），对4和12是相同的（2和8）。所以我希望to成为：

from <- c(4L, 6L, 7L, 8L, 1L, 9L, 5L, 1L, 2L, 1L, 10L, 2L, 6L, 7L, 10L, 4L, 9L)
to <- c(1L, 1L, 1L, 2L, 3L, 3L, 4L, 5L, 6L, 7L, 7L, 8L, 8L, 8L, 8L, 10L, 10L)
cbind(from,to)
      from to
 [1,]    4  1
 [2,]    6  1
 [3,]    7  1
 [4,]    8  2
 [5,]    1  3
 [6,]    9  3
 [7,]    5  4
 [8,]    1  5
 [9,]    2  6
[10,]    1  7
[11,]   10  7
[12,]    2  8
[13,]    6  8
[14,]    7  8
[15,]   10  8
[16,]    4 10
[17,]    9 10

（作为矢量，我换了两次以获得行号）。

解决方案

curve

基准测试解决方案

以下是不同解决方案的一些基准测试

 [1,]  0.0
 [2,]  0.0
 [3,]  0.2
 [4,]  0.2
 [5,]  0.0
 [6,]  0.0
 [7,]  0.0
 [8,]  0.0
 [9,]  0.0
[10,]  0.2
[11,]  0.0
[12,]  0.2
[13,]  0.0
[14,]  0.0
[15,]  0.0
[16,]  0.0
[17,]  0.0

提供最快的解决方案：

from <- c(4L, 6L, 7L, 8L, 1L, 9L, 5L, 1L, 2L, 1L, 10L, 2L, 6L, 7L, 10L, 4L, 9L)
to <- c(1L, 1L, 1L, 2L, 3L, 3L, 4L, 5L, 6L, 7L, 7L, 8L, 8L, 8L, 8L, 10L, 10L)

srt <- apply(cbind(from,to),1,sort)
dub <- duplicated(t(srt))|duplicated(t(srt),fromLast=T)
curve <- ifelse(dub,0.2,0)

Answer 1

如何使用outer？

from <- c(1,2,3,3,2)
to <- c(2,3,4,2,1)
out <- outer(from, to, `==`)
ifelse(rowSums(out) > 0 & colSums(out) > 0, 0.2, 0)

Answer 2

更改

any(from==to[i] & to==from[i])

到

any(from==to[i]) && any(to==from[i])

可以节省相当多的时间。在您的示例中，如果from和to被复制5000次，则计算时间减少1/3。

使用&&时，如果第一个条件为FALSE，则R无需评估第二个表达式。

Answer 3

如果我理解正确，您可以使用%in%：

curve[ to %in% from & from %in% to ] <- 0.2

基于您的更新的另一种解决方案：

srt <- t(apply(cbind(from,to),1,sort))
curve <- ifelse(ave(srt[,1], srt[,1], srt[,2], FUN=length) > 1, 0.2, 0)

Answer 4

以下是使用plyr

的解决方案

我首先将from和to合并到data.frame

中

library(plyr)
data=data.frame(cbind(id=1:length(from),from,to))

数据

  id from to
1   1    4  1
2   2    6  1
3   3    7  1
4   4    8  2
5   5    1  3
6   6    9  3
7   7    5  4
8   8    1  5
9   9    2  6
10 10    1  7
11 11   10  7
12 12    2  8
13 13    6  8
14 14    7  8
15 15   10  8
16 16    4 10
17 17    9 10

然后以下内容应该产生你想要的结果：

data=ddply(data, .(id), transform, f1=min(from,to),f2=max(from,to))
curved=data.frame(data[which(duplicated(data[,4:5])==TRUE),],value=0.2)
result=join(data[,4:5],curved[,4:6],by=intersect(names(data)[4:5],names(curved)[4:6]))
result$value[which(is.na(result$value))]=0
result=data.frame(from,to,curve=result$value)

应该产生：

   from to curve
1     4  1   0.0
2     6  1   0.0
3     7  1   0.2
4     8  2   0.2
5     1  3   0.0
6     9  3   0.0
7     5  4   0.0
8     1  5   0.0
9     2  6   0.0
10    1  7   0.2
11   10  7   0.0
12    2  8   0.2
13    6  8   0.0
14    7  8   0.0
15   10  8   0.0
16    4 10   0.0
17    9 10   0.0

您可以将上述代码转换为函数

calculate_curve <- function (from,to)
{
data=data.frame(cbind(id=1:length(from),from,to))
data=ddply(data, .(id), transform, f1=min(from,to),f2=max(from,to))
curved=data.frame(data[which(duplicated(data[,4:5])==TRUE),],value=0.2)
result=join(data[,4:5],curved[,4:6],by=intersect(names(data)[4:5],names(curved)[4:6]))
result$value[which(is.na(result$value))]=0
return (result$value)
}

只是做

curve=calculate_curve(from,to)

如何在两个向量中识别多个相同的对

＃

解决方案

基准测试解决方案

4 个答案: