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r - 在基本包中，如何在向量的两个副本之间生成唯一的无序对？

问题描述

给定 n=2，我想要一组值 (1, 1)、(1, 2) 和 (2, 2)。对于 n=3，我想要 (1, 1)、(1, 2)、(1, 3)、(2, 2)、(2, 3) 和 (3, 3)。对于 n=4、5 等，依此类推。

我想完全在基础库中做到这一点。最近，我开始使用

gen <- function(n)
{
    x <- seq_len(n)
    cbind(combn(x, 2), rbind(x, x))
}

这提供了一些可行但很老套的输出。对于 n = 4，我们得到以下结果。

  [,1] [,2] [,3] [,4] [,5] [,6] [,7] [,8] [,9] [,10]
x    1    1    1    2    2    3    1    2    3     4
x    2    3    4    3    4    4    1    2    3     4

有没有更好的办法？在expand.grid、outer、combn和 R 的许多其他生成向量的方法之间，我希望能够只用一个组合生成函数来做到这一点，而不必将 的输出combn与其他东西绑定在一起。我可以写出明显的for循环，但这似乎是在浪费 R 的能力。

从开始expand.grid然后子集是迄今为止许多答案所采用的一个选项，但我发现生成两倍的集合的想法是我需要的内存使用不当。这大概也排除了outer。

标签： rcombinations

解决方案

这里有一些方法可以做到这一点。

1）upper.tri

n <- 4
d <- diag(n)
u <- upper.tri(d, diag = TRUE)
rbind(row(d)[u], col(d)[u])
##      [,1] [,2] [,3] [,4] [,5] [,6] [,7] [,8] [,9] [,10]
## [1,]    1    1    2    1    2    3    1    2    3     4
## [2,]    1    2    2    3    3    3    4    4    4     4

最后一行代码也可以写成：

t(sapply(c(row, col), function(f) f(d)[u]))

2) 梳理

n <- 4
combn(n+1, 2, function(x) if (x[2] == n+1) x[1] else x)
##      [,1] [,2] [,3] [,4] [,5] [,6] [,7] [,8] [,9] [,10]
## [1,]    1    1    1    1    2    2    2    3    3     4
## [2,]    2    3    4    1    3    4    2    4    3     4

这种变化是：

co <- combn(n+1, 2)
co[2, ] <- ifelse(co[2, ] == n+1, co[1, ], co[2, ])
co

3) 列表理解

library(listcompr)
t(gen.matrix(c(i, j), i = 1:n, j = i:n))
##      [,1] [,2] [,3] [,4] [,5] [,6] [,7] [,8] [,9] [,10]
## [1,]    1    1    2    1    2    3    1    2    3     4
## [2,]    1    2    2    3    3    3    4    4    4     4

表现

library(microbenchmark)
library(listcompr)

n <- 25
microbenchmark(
  upper.tri = {
    d <- diag(n)
    u <- upper.tri(d, diag = TRUE)
    rbind(row(d)[u], col(d)[u]) },
  upper.tri2 = {
    d <- diag(n)
    u <- upper.tri(d, diag = TRUE)
    t(sapply(c(row, col), function(f) f(d)[u])) },
  combn = combn(n+1, 2, function(x) if (x[2] == n+1) x[1] else x),
  combn2 = { 
     co <- combn(n+1, 2)
     co[2, ] <- ifelse(co[2, ] == n+1, co[1, ], co[2, ])
     co
  },
  listcompr = t(gen.matrix(c(i, j), i = 1:n, j = i:n)))

给予：

Unit: microseconds
       expr     min        lq       mean    median        uq      max neval cld
  upper.tri    41.8     52.00     65.761     61.30     77.15    132.6   100  a 
 upper.tri2   110.8    128.95    187.372    154.85    178.60   3024.6   100  a 
      combn  1342.8   1392.25   1514.038   1432.90   1473.65   7034.7   100  a 
     combn2   687.5    725.50    780.686    765.85    812.65   1129.4   100  a 
  listcompr 97889.0 100321.75 106442.425 101347.95 105826.55 307089.4   100   b

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