提供名单
li = list(a = list(b = list(1:3)))
以下提取方法得出的结果相同:
li[["a"]][["b"]][[1]][[2]]
[1] 2
purrr::pluck(li, "a", "b", 1, 2)
[1] 2
for (i in list("a", "b", 1, 2)) li = `[[`(li, i)
li
[1] 2
purrr::pluck
和for
具有明显的优势,即可以以编程方式构造嵌套索引的向量。在以下方面进行比较时,有什么要考虑的?
[[
方法与for
方法有显着不同/更快吗?)答案 0 :(得分:3)
当我问“哪种方法最快” 和“不仅是执行速度” 时,我不清楚您的意思。如果您指的是渐近性能,那么也许我们可以对列表进行一些测试。 (如果您是指代码优雅,惯用性或其他含义,那么也许这不是最明确的问题。)
我有第四个建议:
Reduce(`[[`, list('a','b',1L,2L), init=li)
性能比较:
microbenchmark::microbenchmark(
base = li[["a"]][["b"]][[1]][[2]],
purrr = purrr::pluck(li, "a", "b", 1, 2),
"for" = { li0 <- li; for (i in list("a", "b", 1, 2)) li0 = `[[`(li0, i)},
reduce = Reduce(`[[`, list('a', 'b', 1L, 2L), init=li)
)
# Unit: microseconds
# expr min lq mean median uq max neval
# base 1.5 2.65 3.747 3.60 4.95 8.9 100
# purrr 33.9 62.00 73.727 67.70 91.90 159.1 100
# for 2716.7 3465.65 4671.615 5120.05 5353.00 6090.2 100
# reduce 9.6 18.60 23.519 21.50 28.10 73.5 100
让我们尝试使用更大的list
:
gargantuan <- setNames(1:2600, paste0(rep(LETTERS, times=100), rep(1:100, each=26)))
li = c(gargantuan, list(a = c(gargantuan, list(b = list(1:3)))))
li[["a"]][["b"]][[1]][[2]]
# [1] 2
### other tests confirm the results are identical
# Unit: microseconds
# expr min lq mean median uq max neval
# base 35.8 74.85 132.272 142.85 194.35 211.4 100
# purrr 102.2 210.60 313.105 354.00 396.80 519.4 100
# for 2151.8 3082.55 4338.619 4744.00 5354.95 5841.4 100
# reduce 40.8 94.00 160.764 177.80 223.45 239.5 100
这表明Reduce
解决方案仅以文字/常量基础版本为佳,而对于编程的,健壮的解决方案,Reduce
比purrr::pluck
,两个eon都比for
循环快。
(注意:我说 robust 指的是基本索引方法,而不是防错或类似方法。它容易受到用户过度索引的影响,因此,更具弹性的方法可能包括预索引检查和/或捕获错误。)
答案 1 :(得分:2)
另一点太长,无法发表评论。对于命名列表,您可以提取名称向量。在这里,您的第三级名为c
,以演示:
li = list(a = list(b = list(c = 1:3)))
li[[c('a', 'b', 'c')]]
# [1] 1 2 3
li[[c('a', 'b', 'c')]][2]
# [1] 2
此方法比base
稍慢,但比Reduce
快。另一方面,它在编程上也可能不像Reduce
那样容易,并且需要命名列表的每个级别。
另请参阅: Replacing nested list using a vector of names of depths as an index