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给定一个列表:
foo <- list(c("a", "b", "d"), c("c", "b"), c("c"),
c("b", "d"), c("e", "f"), c("e", "g"))
获取包含不相交内容集的列表的有效方法是什么?
这里我要获取:
[[1]]
[1] "a" "b" "c" "d"
[[2]]
[1] "e" "f" "g"
我设法提出的解决方案似乎过于复杂和缓慢(我正在处理一个包含多达数百个元素的大型列表(4000 多个元素))。
谢谢!
解决方案基准测试
感谢大家的意见。 igraph 方法非常好。我对建议的解决方案进行了一些基准测试,并使用带有@flodel 建议的 igraph 是有效的。此处的示例 (iGrp
) 有 3170 个元素。
> microbenchmark(igraph_method(iGrp), igraph_method2(iGrp), iterative_method(iGrp), times=10L)
## Unit: milliseconds
## expr min lq median uq max neval
## igraph_method(iGrp) 6892.8534 7140.0287 7229.5569 7396.2458 8044.9796 10
## igraph_method2(iGrp) 381.4555 391.2097 442.3282 472.5641 537.4885 10
## iterative_method(iGrp) 7118.7857 7272.9568 7595.9700 7675.2888 8485.4388 10
#### functions used
igraph_method <- function(lst) {
edg <- do.call("rbind", lapply(lst, function(x) {
if (length(x) > 1) t(combn(x, 2)) else NULL
}))
g <- graph.data.frame(edg)
split(V(g)$name, clusters(g)$membership)
}
igraph_method2 <- function(lst) {
edg <- do.call("rbind", lapply(lst, function(x) {
if (length(x) > 1) cbind(head(x, -1), tail(x, -1)) else NULL
}))
g <- graph.data.frame(edg)
split(V(g)$name, clusters(g)$membership)
}
iterative_method <- function(lst) {
Reduce(function(l, x) {
matches <- sapply(l, function(i) any(x %in% i))
if (any(matches)) {
combined <- unique(c(unlist(l[matches]), x))
l[matches] <- NULL # Delete old entries
l <- c(l, list(combined)) # Add combined entries
} else {
l <- c(l, list(x)) # New list entry
}
l
}, lst, init=list())
}
最佳答案
解决此类问题的一种方法是构建一个图,其中节点是列表中的值,边是这些值是否一起出现。然后,您只是要求该图的连接组件。 R 中的 igraph
包使这非常容易。首先,您需要构建一个带有边缘的数据框:
edges <- do.call(rbind, lapply(foo, function(x) {
if (length(x) > 1) cbind(head(x, -1), tail(x, -1)) else NULL
}))
edges
# [,1] [,2]
# [1,] "a" "b"
# [2,] "b" "d"
# [3,] "c" "b"
# [4,] "b" "d"
# [5,] "e" "f"
# [6,] "e" "g"
然后,您可以从边构建图形并计算连通分量:
library(igraph)
g <- graph.data.frame(edges, directed=FALSE)
split(V(g)$name, clusters(g)$membership)
# $`1`
# [1] "a" "b" "c" "d"
#
# $`2`
# [1] "e" "f" "g"
对于相当大的问题,这种方法似乎比迭代方法要快一些:
values = as.character(1:2000)
set.seed(144)
foo <- lapply(1:4000, function(x) sample(values, rbinom(1, 10, .5)))
library(microbenchmark)
microbenchmark(josilber(foo), lundberg(foo))
# Unit: milliseconds
# expr min lq median uq max neval
# josilber(foo) 251.8007 281.0168 297.2446 314.6714 635.7916 100
# lundberg(foo) 640.0575 714.9658 761.3777 827.5415 1118.3517 100
关于r - 从R中的列表中获取不相交的集合,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/25130462/
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