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考虑以下:
df <- data.frame(X = c(5000, 6000, 5500, 5000, 5300))
count_above <- function(vector)
{
counts <- vector()
counts[1] <- 0
for (i in 2:length(vector))
{
temp <- vector[1:i]
counts <- c(counts, sum(temp < vector[i]))
}
return(counts)
}
count_above(df$X)
[1] 0 1 1 0 2
5000
6000
5500
5000
5300
5000
上,没有任何值。因此,这给出了
0
的值。
6000
上方有一个值,小于
6000
:
5000
。因此,这给出了
1
的值。
5500
上方有两个值,其中一个小于
5500
,因此它给出了
1
值,依此类推。
最佳答案
另一种方法,与爱潮的解决方案非常相似(但略短一些)
X <- c(5000, 6000, 5500, 5000, 5300)
indices <- 1:length(X)
count_above <- colSums(outer(X, X, "<") & outer(indices, indices, "<"))
## [1] 0 1 1 0 2
count_above_loop <- function(v)
{
counts <- integer(length = length(v))
counts[1] <- 0
for (i in 2:length(v))
{
counts[i] <- sum(v[1:(i-1)] < v[i])
}
return(counts)
}
count_above_outer <- function(X) {
indices <- 1:length(X)
colSums(outer(X, X, "<") & outer(indices, indices, "<"))
}
count_above_apply <- function(X) {
sapply(seq_len(length(X)), function(i) sum(X[i:1] < X[i]))
}
X <- runif(3000)
microbenchmark::microbenchmark(count_above_loop(X),
count_above_apply(X),
count_above_outer(X), times = 10)
Unit: milliseconds
expr min lq mean median uq max neval cld
count_above_loop(X) 56.27923 58.17195 62.07571 60.08123 63.92010 77.31658 10 a
count_above_apply(X) 54.41776 55.07511 57.12006 57.22372 58.61982 59.95037 10 a
count_above_outer(X) 121.12352 125.56072 132.45728 130.08141 137.08873 154.28419 10 b
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