r - 如何使用 R 对数据进行反排序

Question

我不确定如何命名它，但如果我有一个值列表，例如:

set.seed(2084)
vals = round(runif(12, 1, 3))

[1] 2 3 2 2 1 1 3 2 1 2 2 2

我对它进行了排序:

[1] 1 1 1 2 2 2 2 2 2 2 3 3

但我想得到类似交替排序的东西(取 1-2-3 并重复):

1 2 3 1 2 3 1 2 2 2 2 2

但问题是有 7 个二值，它们落后于列表，而不是在其他值之间交替。我宁愿期望得到类似的东西:

1 2 2 3 1 2 2 2 1 2 2 3

或者

1 2 2 3 1 2 2 3 1 2 2 2

我怎样才能索引它以获得这个“增长和切割”顺序的最均匀分布的值？

对我的想法发表一些看法。从 N 个唯一值的集合(这里是 3 个)中，我们需要将它们中的每一个尽可能地分布在彼此之间(以及远离该向量的边界)。因此，虽然我们有 1 和 10 个插槽，但我们可以将其放入以下模式中:

= 1 = = = 1 = = = 1

或者

= = 1 = = 1 = = 1 =

除非其他数字在此列表中具有适当的位置，否则它是正确的。我们可以添加三个:

= 3 1 = = 1 = 3 1 =

现在，我们只有两个要填写。他们不会有理想的位置。我认为最好从具有最丰富值的数字开始。

我想说清楚并描述一些算法，但我觉得反之亦然。

# 编辑 #
我猜对于较大的数据集，该主题可以代表“如何使用 R 在给定向量中均匀分布值”。如果反弹导致误解，这可能是一种安全退出这种情况。但是在这里我不想有 2 个数字，而 5 个插槽可用。

对于 1 2 2 3 4有一个替代方案，例如 1 2 3 4 2 .

编辑 2

我找到了一个用于 2 个值的函数 - 它是半解决方案，但这个想法正在奏效。我认为它会迭代超过 2 个值，但也许我错了。

它不是很优雅

antisort <- function(vals) {
  l = length(unique(vals))
  mx = names(which.max(table(vals)))
  mn = names(which.min(table(vals)))
  mxn = max(table(vals))
  indx = round(seq(from = 1, to = length(vals), length.out = mxn))
  vec = NULL
  for (i in indx) {
    vec[i] <- mx
  }
  vec[which(is.na(vec))] <- mn
  return(vec)
}

数据:

set.seed(2201)
vals = round(runif(12, 1, 2))

跑:

antisort(vals)

结果(不管它是串起来的)

“2”“1”“2”“1”“2”“2”“1”“2”“1”“2”“1”“2”

Answer 1

其中之一可能是您所追求的:

rep_len(unique(vals), length(vals))

或者

rep_len(sort(unique(vals)), length(vals))