Question

我无法找到Reduce，Recall，lapply的正确咒语来执行以下任务。考虑以下函数，

bisect.df <- function(d){
  n <- ncol(d)
  if(n%%2) n <- n-1 # drop one col if odd number
  ind <- sample(n)[seq.int(n/2)] # split randomly both parts

  list(first=d[, ind],
       second=d[, -ind])
}

给定data.frame，它会返回一个列表，其中包含从父项中随机提取的两个data.frames个ncol个孩子。我希望递归地将这个函数应用到子代，直到给定的级别，比如3代。我可以一次只做一代，

bisect.list <- function(l){
  unlist(lapply(l, bisect.df), recursive=FALSE)
}

但是如何递归调用，比如说N=3次？

这是一个与

一起玩的测试样本

d <- data.frame(matrix(rnorm(16*5), ncol=16))
step1 <- bisect.list(list(d))
step2 <- bisect.list(step1)
step3 <- bisect.list(step2)
str(list(step1, step2, step3))

Answer 1

bisect.list <- function(l,n){
  for(i in 1:n) {
    l <- unlist(lapply(l, bisect.df), recursive=FALSE)
  }
  return(l)
}

不知道怎么做没有循环...

Answer 2

这是一个递归解决方案：想法是添加一个参数来计算剩余递归调用的数量。（但它与循环版本完全相同。）

f <- function( d, n=3 ) {
  if( is.data.frame( d ) )
    return( f( list(d), n ) )
  if( n == 0 )
    return( d )
  result <- lapply( d, bisect.df )
  result <- unlist( result, recursive=FALSE )
  result <- f( result, n-1 )
  result
}
d <- as.data.frame( t(1:20) )
f(d)

随机获取列索引可能更容易并立即构建所有子data.frame。

递归拆分列表元素

2 个答案: