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这真的是出于纯粹的兴趣,我知道它甚至离高效还差得很远。
但是:是否可以在 R 中跟踪序列化对象的增量更改,以便我只需要在每次更改时保存增量而不是整个对象,然后通过拼凑增量信息来检索“完整”对象?这首先可能没有意义,因为重新序列化整个对象更便宜,但我只是想拓宽一下视野;-)
我不是很熟悉原始向量、二进制格式等,但不备份软件,例如,做这样的事情(增量备份)?
这就是我到目前为止的方式
x.1 <- 1
s.1 <- serialize(x.1, connection=NULL)
x.2 <- c(x.1, 2)
s.2 <- serialize(x.2, connection=NULL)
x.3 <- x.2
x.3[2] <- 99
s.3 <- serialize(x.3, connection=NULL)
> s.1
[1] 58 0a 00 00 00 02 00 02 0e 00 00 02 03 00 00 00 00 0e 00 00 00 01 3f f0 00
[26] 00 00 00 00 00
> s.2
[1] 58 0a 00 00 00 02 00 02 0e 00 00 02 03 00 00 00 00 0e 00 00 00 02 3f f0 00
[26] 00 00 00 00 00 40 00 00 00 00 00 00 00
> s.3
[1] 58 0a 00 00 00 02 00 02 0e 00 00 02 03 00 00 00 00 0e 00 00 00 02 3f f0 00
[26] 00 00 00 00 00 40 58 c0 00 00 00 00 00
最佳答案
所以看起来你需要定义两个函数,比如“vdiff”和“vpatch”(R中已经有一个“diff”函数,所以“vector diff”是我能想到的最好的)。
“vdiff”函数将分析两个向量并输出一堆替换。每次替换类似于“用 r
替换 x
的范围 b
”,因此两个整数(来自/长度)表示范围 r
和一个字节向量 b
.这包括三种情况:
x
中删除部分( b
为空) r
的长度是 0
)r
的长度是正数, b
是非空的)。 list(from=6, length=2, bytes=11:14)
, 并组合在一个列表中。
vpatch
函数将采用一堆替换并将它们应用于
x
重新创建
y
.
vdiff
功能很复杂,我没有时间去实现它。在下面的示例中,我对其进行了硬编码以返回指定
x
的正确 diff 对象。和
y
.
vpatch
然而,功能是完整的:
# Dummy hard-coded function
vdiff <- function(x,y) {
list( list(from=1, length=0, bytes=as.raw(101:103)),
list(from=7, length=3, bytes=raw()),
list(from=11, length=0, bytes=as.raw(111:113)) )
}
vpatch <- function(x,d) {
for (r in d) {
pre <- if (r$from == 1) raw(0) else x[1:(r$from-1)]
post <- if (r$from > length(x)) raw(0) else x[(r$from+r$length):length(x)]
x <- c(pre, r$bytes, post)
}
x
}
# Sample vectors
x <- as.raw(1:10)
y <- as.raw(c(101:103, 1:3, 7:10, 111:113))
d <- vdiff(x,y) # Create diff from x to y
y2 <- vpatch(x, d) # Apply diff to x to get y
identical(y, y2) # TRUE
关于r - 跟踪序列化对象的增量更改,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/8397878/
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