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
数据结构综合运用 1 向量化运算符 ? 在之前R语言基础教程——第3章：数据结构——向量中我们介绍过向量的加减乘除运算，在这里介绍一下>，来判断向量中对应元素的大小关系，判断正确为TRUE，否则FALSE。...在这里需要说明的是，x > y运算过程中，x[1]与y[1]运算得FALSE，x[2]与y[2]运算得TRUE，以此类推，得到的所有结果最后还是一个向量。...，lapply()和sapply()用于列表，lapply()返回一个列表，sapply()返回一个向量。...因此输出结果中组件M为向量1:7中的第1,5,6位元素，即c(1,5,6)。
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