r - 如何根据 R 中的特定差异对值进行子集化？

Question

我正在尝试根据向量中的特定差异对某些值进行子集化。在下面的向量中，我想将一个向量分成几个特定差为 1 的向量。例如，一个问题

a <- c(1, 1.2, 1.6, 2, 2.2, 2.6, 3, 3.2, 3.6, 4, 4.2, 4.6, 5, 5.2, 5.6, 6, 7, 8, 9, 10)

结果

 b <- c(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10)
 c <- c(1.2, 2.2, 3.2, 4.2, 5.2)
 d <- c(1.6, 2.6, 3.6, 4.6, 5.6)

我尝试编写一个 For 循环，但我认为它效率不高，并且有更好的方法来解决这个问题。

Answer 1

另一种递归解决方案，对于每次递归，提取基于最小值的向量并将剩余值传递给下一个递归:

my_split = function(vec, tol) { 
    if(length(vec) == 0) list() 
    else {
        mod1 <- (vec - min(vec))%%1

        # here we check both abs(mod1) and abs(mod1 - 1) since for example 
        # (4.6 - 3.6)%%1 == 1 due to the fact that 4.6 - 3.6 < 1
        splits <- split(vec, abs(mod1) < tol | abs(mod1 - 1) < tol)
        c(list(splits$`TRUE`), my_split(splits$`FALSE`, tol))
        }      
    }

my_split(a, 0.001)     # use a tolerance here to deal with the problem that floating number 
                       # can not be exactly represented

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

# [[2]]
# [1] 1.2 2.2 3.2 4.2 5.2

# [[3]]
# [1] 1.6 2.6 3.6 4.6 5.6