寻找数组中第一个仅重复出现两次的元素的方法实现 在编程领域，经常会遇到需要从一个数组中找出特定模式的元素的情况。...在本篇博客中，我们将探讨如何实现一个方法，该方法能够在给定的整数数组中，找出第一个仅重复出现两次的元素。如果数组中不存在这样的元素，则方法将返回null。...定义一个方法，功能是找出一个数组中第一个只重复出现2次的元素，没有则返回null。...例如:数组元素为 [1,3,4,2,6,3,4,2,3],重复两次的元素为4和2，但是元素4排在2的前面，则结果返回4。...最终，我们输出value的值，即数组中第一个仅重复出现两次的元素。 总结 通过这段代码，我们成功地找到了数组中第一个仅重复出现两次的元素，并将其值输出。
apply函数可以对矩阵、数据框、数组(二维、多维)，按行或列进行循环计算，对子元素进行迭代，并把子元素以参数传递的形式给自定义的FUN函数中，并返回计算结果。...lapply函数 lapply函数是一个最基础循环操作函数之一，用来对list、data.frame数据集进行循环，并返回和X长度同样的list结构作为结果集，通过lapply的开头的第一个字母’l’就可以判断返回结果集的类型...下面以计算list中的每个元素对应数据的分位数为例，展示该函数的特性。 # 构建一个list数据集x，分别包括a,b,c 三个KEY值。...，那么直接使用lapply就不能达到想要的效果了，lapply会分别循环矩阵中的每个值，而不是按行或按列进行分组计算。...，sapply增加了2个参数simplify和USE.NAMES，主要就是让输出看起来更友好，返回值为向量，而不是list对象。
apply函数可以对矩阵、数据框、数组(二维、多维)，按行或列进行循环计算，对子元素进行迭代，并把子元素以参数传递的形式给自定义的FUN函数中，并以返回计算结果。...，用for循环实现的计算是耗时最长的，apply实现的循环耗时很短，而直接使用R语言内置的向量计算的操作几乎不耗时。...，而不是按行或按列进行分组计算。...4. sapply函数 sapply函数是一个简化版的lapply，sapply增加了2个参数simplify和USE.NAMES，主要就是让输出看起来更友好，返回值为向量，而不是list对象。...> sapply(data.frame(x), sum) x1 x2 12 12 # 检查结果类型，sapply返回类型为向量，而lapply的返回类型为list > class(lapply(
更多内容请参考《R语言编程艺术》 ——————————————— 向量类型是R语言的核心。深入理解向量对R中数据结构及其操作，函数的开发和应用有着重要意义。...也就是说，向量的所有元素必须属于同种模式（mode），或数据类型（见1.2），比如数值型，字符型等。其类型可以用typeof()查看。 标量只含有一个元素，在R中没有0维度或标量类型。...5 列表和数据框（都不是向量） 5.1 列表 列表创建及基本结构 向量的元素要求同种类型，而列表list与向量不同，可以组合多个不同类型的对象。所以列表不是向量。...还记得上面3.1部分吗 如果函数本身的返回值就不是标量，而是向量。...1 xf包含四个数值，共3个水平（levels，就是xf中不同的数值） 2 length返回的是数据的长度，而不是水平的个数 3 unclass要引起注意。
1重复循环 R中的循环主要有for和while结构。...(X, FUN, ...) sapply 对列表或者向量使用函数 sapply(X, FUN, ..., simplify = TRUE, USE.NAMES = TRUE) vapply 对列表或者向量使用函数...lapply()通过对x的每一个元素运用函数，生成一个与元素个数相同的值列表： lapply(X, FUN, ...)...如果simplify="array"，结果将返回一个数组。举例如下： 4自定义函数 用户可以根据需求自定义函数，R函数是通过使用关键字function来创建。...# Function body：函数体包含定义函数是使用来做什么的语句集合。 # return：一个函数的返回值是在函数体中评估计算最后一个表达式的值。
R语言中有几个常用的函数，可以按组对数据进行处理，apply, lapply, sapply, tapply, mapply,等。这几个函数功能有些类似，下面介绍下这几个函数的用法。...，如果所有Column不是数字类型或者类型不一致，导致转换失败，那么apply是运算不出任何一列的结果的。...Sapply Sapply函数和Lapply函数很类似，也是对List进行处理，只是在返回结果上，Sapply会根据结果的数据类型和结构，重新构建一个合理的数据类型返回。...age score 3.00000 30.66667 94.66667 我们可以看到结果集变成了一个数字向量，而不是List了。...Tapply 前面介绍的几个apply函数都是对整体数据进行处理，而tapply是对向量中的数据进行分组处理。
length(x) #计算向量中元素的个数 图片 图片 2. str_split 字符串拆分 x <- "The birch canoe slid on the smooth planks." x...### 2.字符串拆分 str_split(x," ") #函数将一个向量拆分成一个列表了 x2 = str_split(x," ")[[1]];x2 #提取拆分后的列表的元素进行后续计算 图片...(test, 1, sum) ##对test数据框的每一行求和 图片 图片 ### 2.lapply(list, FUN, …) # 对列表/向量中的每个元素（向量）实施相同的操作 test <-...list(x = 36:33,y = 32:35,z = 30:27);test #返回值是列表，对列表中的每个元素（向量）求均值(试试方差var,分位数quantile) lapply(test...简化结果，返回矩阵或向量 sapply(test,mean) sapply(test,fivenum) class(sapply(test,fivenum)) 图片 两个数据框的连接 test1
（或其他数据结构）中的元素： for (name in vector) { # TODO } 下面的示例将会输出向量中的元素： > v <- c("a", "b", "c") > for (item...语言中循环语句的执行效率是无法忍受的，这是因为循环语句是基于 R 语言本身来实现的，而向量操作是基于 C 语言实现的，所以应避免使用显式循环，使用 apply() 系列函数进行替代。...参数上更加精简，处理完成的数据返回的结果集为向量，其定义如下： sapply(X, FUN) 其中 X 是要循环处理的数据，即向量；FUN 是循环处理的函数。...在不使用向量运算的前提下计算向量的平方，使用 sapply() 函数可以这样： > v <- c(1, 2, 3) > sapply(v, function(item) { return(item ^...回到上文中“对一个矩阵的行求和”这个问题上，“求和”是一个可重复的任务，矩阵的行数决定了“求和”的次数，对矩阵中某一行向量的求和并不会干扰其他行向量的求和，因此该问题可以进行并行处理。
apply函数集来转换R中的数据 介绍 数据操作是机器学习生命周期中最关键的步骤之一。...我创建了一个简单的表，告诉我们返回的类型： 返回值 每个元素的长度 输出 列表 1个 向量 列表 > 1并且长度相同 矩阵 列表 > 1，且长度可变 列表 我们将看到上述所有场景的示例： 场景1...你可以看到输出与上面返回列表的lappy有何不同 vapply() 来到vapply()函数。lapply()、apply()和vapply()这三个函数是专门为所有类型的向量定制的。...实际上，sapply()甚至将输出转换为character类型的向量。理想情况下，这不是我们想要的。...现在，这个函数不能同时应用于list1和list2的所有元素。
lapply的使用格式为： lapply(X, FUN, ...) lapply的返回值是和一个和X有相同的长度的list对象， 这个list对象中的每个元素是将函数FUN应用到X的每一个元素。...其中X为List对象（该list的每个元素都是一个向量）， 其他类型的对象会被R通过函数as.list()自动转换为list类型。...如果参数simplify=TRUE，则函数sapply的返回值不是一个list，而是一个矩阵； 若simplify=FALSE，则函数sapply的返回值仍然是一个list。...函数mapply是函数sapply的变形版，mapply 将函数 FUN 依次应用每一个参数的第一个元素、第二个元素、第三个元素上。...environment中命名值进行FUN计算后返回一个列表值，用户可以请求所有使用过的命名对象。
(x) #方差 sd(x) #标准差 sum(x) #总和 abs(x)#绝对值 sqrt(x)#平方根 log(16,base=2)# >4 计算16的log值，底数为2 exp(x)#计算向量x中每一个元素的指数...(x,c(0.3,0.8))# 计算x的三分位数和八分位数 length(x) #长度 unique(x) #去重复 duplicated(x) #对应元素是否重复 table(x) #重复值统计 sort...%in% x %in% y #x的每个元素在y中存在吗 y %in% x #y的每个元素在x中存在吗 #取交集intersect会去重复，而%in%不会 6.向量筛选(取子集)——[] x <- 8:12...为2表示列，FUN是函数 test<- iris[1:6,1:4] apply(test, 2, mean)#求test所有列的平均值 apply(test, 1, sum)#求test所有行的和 7.2....lapply(list, FUN, …) —— 对列表/向量中的每个元素（向量）实施相同的操作 test <- list(x = 36:33,y = 32:35,z = 30:27);test#返回值是列表
在R语言中，apply系列函数作为批量处理函数，可以循环遍历某个集合内的所有或部分元素，以简化操作。这些函数底层是通过C来实现的，所以效率也比手工遍历来的高效。...apply系列函数的基本作用是对矩阵或者列表（list）按照元素或元素构成的子集合进行迭代，并将当前元素或子集合作为参数调用某个指定函数。...其中参数na.rm=TRUE，可以忽略所用的NA值 ? 2.lapply和sapply函数 lapply和sapply函数可以用于处理列表数据和向量数据（vector/list）。...lapply函数得到处理得到的数据类型是列表，而sapply函数得到处理的数据类型是向量。这两个函数除了在返回值类型不同外，其他方面基本完全一样。 ? ?...总结以上函数应用可以减少在R语言中的For循环，从而提升R语言效率。 欢迎各位学习交流
❝apply 家族是 R 语言中常用的函数，用于对列表、数组或其他类型的数据进行循环操作。 ❞ apply 家族包括以下几个函数： ❝lapply：用于遍历列表中的每一个元素，并对其执行函数操作。...[1] "CHERRY" 注意，lapply 函数的返回值是一个列表，其中每个元素表示对应的数据执行函数后的结果。...toupper 函数 sapply(x, toupper) [1] "APPLE" "BANANA" "CHERRY" 注意，sapply 函数的返回值是一个向量，其中的每个元素表示对应的数据执行函数后的结果...函数计算列表中所有数字的平方和 下面的代码使用 sapply 函数计算列表中所有数字的平方和： # 创建列表 x <- list(1, 2, 3, 4, 5) # 使用 sapply 函数计算列表中所有数字的平方和...，并求出每组的平均身高 tapply(df$height, df$gender, mean) F M 162.50 176.67 注意，tapply 函数的返回值是一个向量，
"The birch canoe slid on the smooth planks." str_length(x) [1] 42 ### 1.检测字符串长度,包含空格和符号 length(x) #返回的是向量中元素的个数...1000) #每个基因的方差排序 每行计算方差,取后1000个 names(tail(sort(apply(test,1,var)),1000)) # 将后1000个的基因名称提取出来 对列表/向量中的每个元素...$z [1] 30 29 28 27 返回值是列表，对列表中的每个元素（向量）求均值(试试方差var,分位数quantile) > lapply(test,mean) #输出结果仍为列表 $x [1]...() 简化结果，返回矩阵或向量 > sapply(test,mean) x y z 34.5 33.5 28.5 > sapply(test,fivenum) #fivenum()...拼写错误；存在于某R包，没有加载该R包；对于自定义函数没有生成该函数，用function() 3.安装过程是不是有问题 常用函数 sort()/table()/length() unique()/duplicated
不支持逻辑值组成的向量 yes：逻辑值位TRUE的返回值 ， no：逻辑值为FALSE的返回值 for循环 for（i in x）{code} x：指变量名称，只要是一个向量即可 i ：代称，比如第一次循环则代表...in后面向量的第一个元素；第二次则为第二个元素，直到完成in后面向量里所有元素的循环为止。...简化结果，返回矩阵或向量 sapply(test,fivenum) #矩阵 > sapply(test,fivenum) x y z [1,] 33.0 32.0 27.0...split(x, f, drop = FALSE, ...) <- value x: 一个待分组的向量或者data frame f: 函数，一个factor或者list（如果list中元素交互作用于分组中...），以此为规则将x分组 drop: 逻辑值，如果f中的某一个level没有用上则被弃用 value: 一个储存向量的list，其形式类似于分组完成之后返回的那个list 自己将数字赋予因子水平 > x
6、grep（）找出所数据框中元素所在的列值（仅数据框中） 7、assign（）通过变量名的字符串来赋值 8、 split（）根据因子变量拆分数据框/向量 9、unique（）返回 x 但是省去重复的数值...10、round（），floor（）和ceiling（） 11、sign（） 符号函数 12、%in% 检验x是否为集合y中的元素（x%in%y ） 13、ls( )用来列出现存的所有对象 常见函数列表...14、数据管理相关 15、字符串处理函数 16、因子 17、数学计算 18、数组相关 19、逻辑运算 20、控制结构相关 21、自定义函数相关 22、输入输出 23、工作环境 24、简单统计量 25、...5 2 4、pmin( )/ pmax( ) 把多个等长度的向量按元素逐个对比，返回所有向量的第K个元素中最小（最大）值 > x <- c(1,2,3,4,5) > y <- c(2,5,1,3,4...apply，lapply，sapply，tapply，sweep：替代循环的函数。
##是用来返回向量中元素的个数 返回值1 1.2.字符串拆分 str_split(x," ") ### 以空格为分隔符，拆分开。...需要对列表取子集后，才能进行下一步计算，取子集代码是第二句，返回结果是向量，结果如下： [1] "The" "birch" "canoe" "slid" "on" "the...1.4.字符检测 str_detect(x2,"h") ### 看x2这个长度为8的向量中的每个元素是否含有h这个关键词，生成的与x2长度相等且一一对应的逻辑值向量 str_starts(x2,"...# 对列表/向量中的每个元素（向量）实施相同的操作 test <- list(x = 36:33,y = 32:35,z = 30:27);test #返回值是列表，对列表中的每个元素（向量）求均值(...试试方差var,分位数quantile) lapply(test,mean) lapply(test,fivenum) 5.3 sapply 简化结果，返回矩阵或向量 sapply(test,mean)
第一个是一个包含了若干向量的列表（lt），第二个参数是一个向量（x），其中x会和lt中的每一个向量进行intersection。在Cpp代码中，顾叔去掉了lt中每一个向量中重复的元素。...#第一个是一个包含了若干向量的列表（lt），第二个参数是一个向量（x）。 #其中x会和lt中的每一个向量进行intersection。...在Cpp代码中，顾叔也去掉了lt中每一个向量中重复的元素 n_universe = length(universe) n_genes = length(genes) #...#第一个是一个包含了若干向量的列表（lt），第二个参数是一个向量（x）。 #其中x会和lt中的每一个向量进行intersection。...在Cpp代码中，顾叔也去掉了lt中每一个向量中重复的元素 n_universe = length(universe) n_genes = length(genes) #
---- 概述 最近团队在使用R语言作为算法的实践语言，通过人工策略和xgboost算法进行一些价格算法的控制和输出，发现一些代码中对于内存、CPU、程序设计思想以及现代统计算法并不是很熟悉，于是特写此篇普及一下知识...说白了，它是一种机制，确切的说：一种”垃圾”回收机制算法，垃圾是指无用或者长时间占用内存空间的垃圾对象(变量、函数或者类类型实例)。可以将计算机的内存粗略的分为：全局数据区、代码区、栈区和堆区。...所以利用R内置的向量化函数,自定义向量化函数，只要在函数定义时每个运算是向量化的。（利用rowMeans、rowSums、colSums、colMeans等函数对矩阵或数据库做整体处理）。...如果我们在函数定义时加了逻辑判断表达式会破坏向量化计算的。...invisible(gc())不显示垃圾回收的结果 4.经常使用分析内存的函数 object.size()返回R对象的大小 memory.profile()分析cons单元的使用情况 5.学会使用并行计算和分布式计算接口
findInterval() 返回第一个向量的元素在第二个向量(其value按升序排列)中的排序 mahalanobis() 计算向量的mahalanobis距离 runif(...) 返回一个逻辑向量中值为真的元素的下标 with() 对一个envioronment中的变量执行某函数 unique() 去掉重复的元素 rep() 按照指定方式重复向量中的元素...cut() 将一个数值向量中的元素按指定的方式划分区间，返回一个factor变量 split() 将对象中元素按指定方式分组，返回由所有组所组成的列表 unlist() 拆分列表结构为向量...，保留其中所有的atomic components order() 将向量中的元素按升序或降序排列，返回每个元素对应的index apply() 对一个对象的指定维的所有成员运行一个函数...lapply() 对一个变量的每个元素运行同一个函数，返回一个list sapply() 同lapply, 但是返回一个向量,如果每次函数操作只产生一个元素 tapply () 对所给变量按照指定的分组方式分别运行一个函数
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