R : Swapping 2 values in a nested list

Question

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[[1]][[1]]
[1]   1  46 107  69   1

[[1]][[2]]
[1]   1 146 145  71  92   1
####################
[[2]]
[[2]][[1]]
[1]  1 46 18 92  1

[[2]][[2]]
[1]   1 127 145  53 168   1

假设我有 2 个嵌套列表，如上所示，我正在寻找可以在不改变列表结构

预期的输出是这样的

[[1]]
[[1]][[1]]
[1]   1  92 107  69   1

[[1]][[2]]
[1]   1 146 145  71  46 1
####
[[2]]
[[2]][[1]]
[1]  1 92 18 46 1

[[2]][[2]]
[1]   1 127 145  53 168   1

Rlist 库有像 list.find/list.findi 这样的函数，它只适用于命名嵌套列表。我的不是命名列表

Answer 1

这是实现该目标的另一种方式。首先，您只需将列表转换为矢量 (unlist(l))。进行必要的交换并将其转换回您的列表 (relist(x, skeleton = l))。

x <- unlist(l)
a <- which(x==46)
b <- which(x==92)
x[a] <- 92
x[b] <- 46
relist(x, skeleton = l)

---

基准测试

library(microbenchmark)
l <- list(list(c(1, 46, 107, 69, 1), c(1, 146, 145, 71, 92, 1)), list(
    c(1, 46, 18, 92, 1), c(1, 127, 145, 53, 168, 1)))

f_m0h3n <- function(l){x <- unlist(l);a <- which(x==46);b <- which(x==92);x[a] <- 92;x[b] <- 46;relist(x, l);}
f_jakub <- function(li) rapply(li, function(x) ifelse(x == 46, 92,ifelse(x==92, 46, x)), how = "list")
all.equal(f_m0h3n(l), f_jakub(l))
# [1] TRUE
microbenchmark(f_m0h3n(l), f_jakub(l))

# Unit: microseconds
       # expr     min      lq     mean   median       uq     max neval
 # f_m0h3n(l) 100.942 103.509 109.7108 107.3580 111.6355 204.879   100
 # f_jakub(l) 126.178 131.738 142.8850 137.9405 143.7150 357.148   100

---

规模更大

library(microbenchmark)
set.seed(123)
l <- list(list(sample(1000), sample(2000)),list(sample(1000), sample(2000)))

all.equal(f_m0h3n(l), f_jakub(l))
# [1] TRUE
microbenchmark(f_m0h3n(l), f_jakub(l))

# Unit: microseconds
       # expr      min        lq      mean    median       uq      max neval
 # f_m0h3n(l)  588.973  615.0645  896.9371  651.2065  692.268 2827.242   100
 # f_jakub(l) 1022.683 1053.9070 1914.0769 1253.0115 2848.842 3287.898   100

很明显，f_m0h3n 比 f_jakub 效果更好。对于更大的尺度，差异甚至更显着(时间几乎减少了一半)。