R:向量 a 的元素和向量 b 的元素之间的最小距离

Question

a 和 b 是实数的两个向量。

它们不一定具有相同的长度。

a的第i元素与b的j元素之间的距离定义为abs(a[i] - b[j])

如果没有显式循环，您将如何计算 a 的任何元素与 b 的任何元素之间的最小距离？

这是我所做的:min(sapply(X=1:length(b), FUN=function(x) abs(a - b[x]))).

不过，我觉得还有更好的事情要做……

Answer 1

我会使用 dist 函数来创建一个距离矩阵，然后找到其中的最小距离。这可能比 R 中的显式循环(包括 sapply)快得多。

a = runif(23)
b = runif(10)
d_matrix = as.matrix(dist(cbind(a,b)))
d_matrix[d_matrix == 0] <- NA
sqrt(min(d_matrix, na.rm = TRUE))

请注意，cbind 会回收较小的向量。所以这个函数可能不是最优的，但对于大小差异不大的向量，仍然比显式循环快得多。

并找出哪一对元素有这个距离(尽管回收在这里引入了一些挑战):

which(d_matrix == min(d_matrix, na.rm = TRUE), arr.ind = TRUE)