Question

晚上好，我有以下列表：

        lf <- 1 / 100 * c(
  A = 6.756, B = 1.234, C = 2.302, D = 3.518, E = 10.508, F = 1.843, G = 1.667,
  H = 5.041, I = 5.763, J = 0.127, K = 0.639, L = 3.330, M = 1.990, N = 5.583,
  O = 6.210, P = 1.596, Q = 0.079, R = 4.953, S = 5.234, T = 7.492, U = 2.282,
  V = 0.809, W = 1.952, X = 0.124, Y = 1.633, Z = 0.061, ` ` = 17.272)

和文字：

text <- c("THIS IS A TEST")

我正在尝试编写一个循环，以使文本中的每个字母都从lf接收正确的数字。我希望将其存储在矩阵中，以便在应用函数后可以找到最大值。

我从

开始

  n <- length(lf)
mat <- matrix(ncol=2, nrow=n)

for (i in 1:n) {

  var1[[i]] <- 

}

但是我似乎无法解决这个问题。如何编写遍历列表（lf）的值并将每个计算出的值存储在矩阵中的函数？

非常感谢您的帮助=）

上面的数字表示对数似然（它是一个密码问题）。我想找到一个字母（即“ K”）在尝试解密一个用一个字母加密的代码时给出的所有可能性中最低的总和。

我发现了如何获取给定文本（包括空格）的总和

sum(log(letterfrequencies[match(plaintext, names(letterfrequencies))]))

现在，当我尝试在密文中的每个字母时，我必须找到最低的对数可能性，为此我认为我需要一个循环来尝试每个字母

（由于我没有正确解释问题，因此我删除了上一个问题）

Answer 1

您可以无循环执行此操作：

如果您只想对单个字母的值求和，则应该使用一个小的包装函数：

sapply(strsplit(text, ""), function(x) lf[x])
#>      [,1]
#> T 0.07492
#> H 0.05041
#> I 0.05763
#> S 0.05234
#>   0.17272
#> I 0.05763
#> S 0.05234
#>   0.17272
#> A 0.06756
#>   0.17272
#> T 0.07492
#> E 0.10508
#> S 0.05234
#> T 0.07492

这允许您执行以下操作：

sum_letters <- function(letter, text) {
  sum(strsplit(text, "")[[1]] %in% letter) * lf[letter]
}

或获取字母表中所有字母的总和：

sum_letters("T", text)
#>       T 
#> 0.22476

从而找到最合适的位置：

sums <- sapply(LETTERS, sum_letters, text = text, USE.NAMES = FALSE)

sums
#>       A       B       C       D       E       F       G       H       I       J 
#> 0.06756 0.00000 0.00000 0.00000 0.10508 0.00000 0.00000 0.05041 0.11526 0.00000 
#>       K       L       M       N       O       P       Q       R       S       T 
#> 0.00000 0.00000 0.00000 0.00000 0.00000 0.00000 0.00000 0.00000 0.15702 0.22476 
#>       U       V       W       X       Y       Z 
#> 0.00000 0.00000 0.00000 0.00000 0.00000 0.00000

^{由reprex package（v0.3.0）于2020-11-01创建}

Answer 2

我们可以直接使用matrix

as.matrix( lf[regmatches(text, gregexpr('[A-Z ]', text))[[1]]])

-输出

#    [,1]
#T 0.07492
#H 0.05041
#I 0.05763
#S 0.05234
#  0.17272
#I 0.05763
#S 0.05234
#  0.17272
#A 0.06756
#  0.17272
#T 0.07492
#E 0.10508
#S 0.05234
#T 0.07492

如果我们需要一个sum分组的人

v1 <- lf[regmatches(text, gregexpr('[A-Z ]', text))[[1]]]
tapply(v1, names(v1), FUN = sum)
#          A       E       H       I       S       T 
#0.51816 0.06756 0.10508 0.05041 0.11526 0.15702 0.22476

如果我们需要包括所有LETTERS

sapply(split(v1, factor(names(v1), levels = LETTERS)), sum)
#      A       B       C       D       E       F       G       H       I       J       K       L       M       N       O       P 
#0.06756 0.00000 0.00000 0.00000 0.10508 0.00000 0.00000 0.05041 0.11526 0.00000 0.00000 0.00000 0.00000 0.00000 0.00000 0.00000 
#      Q       R       S       T       U       V       W       X       Y       Z 
#0.00000 0.00000 0.15702 0.22476 0.00000 0.00000 0.00000 0.00000 0.00000 0.00000

R-遍历列表并计算要存储在矩阵中的值

2 个答案: