如何从两个向量中选择递增值？？“编织两个向量”
如何从两个向量中选择递增值？？“编织两个向量”
提问于 2018-06-18 12:22:58
我有两个不同长度的向量。这两个向量的值顺序如下：
v1 <- c(1:5, 11:18)
v2 <- c(2, 7, 8, 14)
v1
# [1] 1 2 3 4 5 11 12 13 14 15 16 17 18
v2
# [1] 2 7 8 14从v1的第一个元素开始，我希望在两个向量之间交替，每次从每个向量中选择一个元素。要选择的每个后续值都应该大于前面的值。
在“织入”两个向量之后所需的序列：
c(1, 2, 3, 7, 11, 14, 15)因此，我们从v1 (1)中的第一个元素开始。然后，下一个元素应该从v2中选择，并且大于前面选择的值；我们从v2 (2 > 1)中选择2。下一个值应该来自v1，并且大于2：我们从v1中选择3。然后7从v2 (7 > 3)，11从v1 (11 > 7)等等，在向量之间交替，选择增加的值。
当v2中没有比v1中的前面值更大的元素时，我们将终止对值的选择。因此，在本例中，15是我们从v1中选择的最后一个值(16、17、18被丢弃)：
我更喜欢矢量化操作，而不是不必要的循环。
额外:我的虚拟代码在int中。但是，我的实际数据是结构良好的时间值，可以直接用作“lubridate”包中函数的参数。有什么能胜任这项工作的功能吗？
Q1)是否有一个现有的函数可以这样做？( Q2)是否有一种方法可以用矢量化的方法来实现，而不是在每个循环之后循环和修剪输入向量？
回答 1
Stack Overflow用户
回答已采纳
发布于 2018-06-18 14:55:19
看看这是否足够普遍：
# extend the shorter of the two vectors, bind them to a matrix,
m <- cbind(v1, v2[1:length(v1)])
# 'weave' the two vectors and bind with a vector index
m2 <- cbind(c(t(m)), 1:2)
# remove NA and duplicates
m3 <- m2[!is.na(m2[ , 1]) & !duplicated(m2[ , 1]), ]
# order
m3 <- m3[order(m3[ , 1]), ]
# to pick values from every other vector,
# create a run-length id based on the vector index,
# remove duplicates of it, and use as index
m3[!duplicated(cumsum(c(1L, m3[ , 2][-nrow(m3)] != m3[ , 2][-1]))), 1]
# [1] 1 2 3 7 11 14 15相同的想法，但稍微更紧凑与data.table
library(data.table)
m <- cbind(v1, v2[1:length(v1)])
d <- data.table(v = c(t(m)), g = 1:2)
d2 <- d[!is.na(v) & !duplicated(v), ]
setorder(d2, v)
d2[ , .SD[1], by = rleid(g)]$v
# [1] 1 2 3 7 11 14 15页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持
原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/50916951
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