r - 展开计数矩阵

Question

假设我有这个矩阵:

set.seed(10)
mat <- matrix(sample(0:3, 25, TRUE), ncol = 5)
rownames(mat) <- month.abb[1:5]
colnames(mat) <- state.name[1:5]

mat

##     Alabama Alaska Arizona Arkansas California
## Jan       2      0       2        1          3
## Feb       1      1       2        0          2
## Mar       1      1       0        1          3
## Apr       2      2       2        1          1
## May       0      1       1        3          1

我正在寻找一种有效的(欢迎非基本解决方案)方法来将每个观察/行扩展n次(n由该行中的最大值决定)并填写1或0，如下所示(我是不确定这种技术是否有名称，但如果有人对此扩展有评论，我很想知道它叫什么；使谷歌搜索更容易)。

##     Alabama Alaska Arizona Arkansas California
## Jan       1      0       1        1          1
## Jan       1      0       1        0          1
## Jan       0      0       0        0          1
## Feb       1      1       1        0          1
## Feb       0      0       1        0          1
## Mar       1      1       0        1          1
## Mar       0      0       0        0          1
## Mar       0      0       0        0          1
## Apr       1      1       1        1          1
## Apr       1      1       1        0          0
## May       0      1       1        1          1
## May       0      0       0        1          0
## May       0      0       0        1          0

Answer 1

这也......不知怎的似乎是有效的:

maxs = mat[cbind(seq_len(nrow(mat)), max.col(mat, "first"))]
(mat[rep(seq_len(nrow(mat)), maxs), ] >= sequence(maxs)) + 0L
#    Alabama Alaska Arizona Arkansas California
#Jan       1      0       1        1          1
#Jan       1      0       1        0          1
#Jan       0      0       0        0          1
#Feb       1      1       1        0          1
#Feb       0      0       1        0          1
#Mar       1      1       0        1          1
#Mar       0      0       0        0          1
#Mar       0      0       0        0          1
#Apr       1      1       1        1          1
#Apr       1      1       1        0          0
#May       0      1       1        1          1
#May       0      0       0        1          0
#May       0      0       0        1          0