在一系列‘N’真中找到第一个真的位置
从真[假]向量
set.seed(1)
x = rnorm(1503501) > 0我正在寻找一种执行(快速)方法，以获得第一组n TRUEs.的第一个真的位置。
我所处理的向量(x)完全包含1503501元素(除了一些短得多的元素)。下面是我目前的解决方案。它使用循环，但是循环在R中是非常慢的，有没有更好的，特别是更快的解决方案？
n = 20
count = 0
solution = -1
for (i in 1:length(x)){
if (x[i]){
count = count + 1
if (count == n){solution = i+1-n; break}
} else {count = 0}
}
print(solution)
1182796我正在考虑使用矢量化函数，做一些类似于y = which(x)或最终y = paste(which(x))的事情，并寻找特定的模式，但我不知道如何做到这一点。
回答 3
Stack Overflow用户
发布于 2015-02-24 00:15:16
您可以使用Rcpp
library(Rcpp)
cppFunction('int fC(LogicalVector x, int n) {
int xs = x.size();
int count = 0;
int solution = -1;
for (int i = 0; i < xs; ++i) {
if (x[i]){
if (++count == n){solution = i+2-n; break;}
} else {
count = 0;
}
}
return solution;
}')以下是一项小型基准研究：
f1 <- function(x,n) {
count = 0
solution = -1
for (i in 1:length(x)){
if (x[i]){
count = count + 1
if (count == n){solution = i+1-n; break}
} else {count = 0}
}
solution
}
set.seed(1)
x = rnorm(150350100) > 0
n = 20
print(f1(x,n)==fC(x,n))
# [1] TRUE
library(rbenchmark)
benchmark(f1(x,n),fC(x,n))
# test replications elapsed relative user.self sys.self user.child sys.child
# 1 f1(x, n) 100 80.038 180.673 63.300 16.686 0 0
# 2 fC(x, n) 100 0.443 1.000 0.442 0.000 0 0更新基准
# Suggested by BondedDust
tpos <- function(x,pos) { rl <- rle(x); len <- rl$lengths;
sum(len[ 1:(which( len == pos & rl$values==TRUE)[1]-1)],1)}
set.seed(1)
x = rnorm(1503501) > 0
n = 20
print(f1(x,n)==fC(x,n))
# [1] TRUE
print(f1(x,n)==tpos(x,n))
# [1] TRUE
benchmark(f1(x,n),fC(x,n),tpos(x,n),replications = 10)
# test replications elapsed relative user.self sys.self user.child sys.child
# 1 f1(x, n) 10 4.756 110.605 4.735 0.020 0 0
# 2 fC(x, n) 10 0.043 1.000 0.043 0.000 0 0
# 3 tpos(x, n) 10 2.591 60.256 2.376 0.205 0 0Stack Overflow用户
发布于 2015-02-24 00:03:48
看看这份成绩单(只使用一个小得多的随机样本)。我认为很清楚，编写一个函数可以很容易地选择满足联合条件的第一个位置，并在这一点之前的长度上使用累积和：
> x = rnorm(1500) > 0
> rle(x)
Run Length Encoding
lengths: int [1:751] 1 1 1 2 1 3 1 2 2 1 ...
values : logi [1:751] FALSE TRUE FALSE TRUE FALSE TRUE ...
> table( rle(x)$lengths )
1 2 3 4 5 6 7 8 9
368 193 94 46 33 10 2 4 1
> table( rle(x)$lengths , rle(x)$values)
FALSE TRUE
1 175 193
2 100 93
3 47 47
4 23 23
5 21 12
6 5 5
7 2 0
8 3 1
9 0 1
> which( rle(x)$lengths==8 & rle(x)$values==TRUE)
[1] 542
> which( rle(x)$lengths==7 & rle(x)$values==TRUE)
integer(0)
> which( rle(x)$lengths==6 & rle(x)$values==TRUE)
[1] 12 484 510 720 744这是我的候选职能：
tpos <- function(x,pos) { rl <- rle(x); len <- rl$lengths;
sum(len[ 1:(which( len == pos & rl$values==TRUE)[1]-1)],1)}
tpos(x,6)
#[1] 18请注意，我从第一个索引中减去一个，这样就不会将TRUE的第一个限定运行的长度添加到该和中，从而计算出第一个这样的TRUE的位置。我猜第一轮n-真的位置将作为极值分布之一分布(尽管并不总是单调增长)。
> tpos(x,8)
[1] 1045
> tpos(x,8)
[1] 1045
> tpos(x,9)
[1] 1417
> tpos(x,10)
[1] 4806
> tpos(x,11)
[1] 2845
> tpos(x,12)
Error in 1:(which(len == pos & rl$values == TRUE)[1] - 1) :
NA/NaN argument
> set.seed(1)
> x = rnorm(30000) > 0
> tpos(x,12)
[1] 23509Stack Overflow用户
发布于 2015-02-24 00:00:57
你可以拿出你的向量，在开头加一个假(零)，删除结尾，然后把这个增广向量添加到原始向量中(作为整数的0/1向量)，然后再做同样的事情，从先前增广的向量开始再添加一个假(零)，然后删除结束，然后把它添加到当前滚动的和向量(再次，作为整数的向量)，然后这样做，直到你把你的向量的n个总移位副本相加。然后您可以这样做( sum_x == n)，其中sum_x是和向量，并取其中返回的最小值()，然后减去n-1，这将得到n真‘s连续出现的第一个开始。如果n比向量的长度稍小，这将工作得快得多。
https://stackoverflow.com/questions/28685834
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