r - 查找总和为目标的所有数字组合

Question

我希望找到最快的方法来找到最多 1000 种可能的 'n' 整数组合来找到目标整数。

例如。假设我想求和到数字“20”。我想找到最多 1000 个总和为这个数字的四个整数的组合。整数可以重复自己。我还有一个条件，即整数不得小于特定数字，在本例中为 4。

target<-20  #the number I wish to sum to
lowest<-4   #the smallest integer I allow
size<-4 #the number of integers I wish to use to sum
maxposs <- target - ((size-1) * lowest) #given the lowest, this is the max possible integer. In my example it is 8.

这就是我开始解决这个问题的方式。使用 combn找到四个选定整数的所有组合，然后按与我的目标相加的那些组合进行过滤。

m <- combn(rep(lowest:maxposs,size), size)
m1<- m[,colSums(m)==target]

这里，'m1' 有 245 列。只有这么多解决方案。最后几列:

#     [,238] [,239] [,240] [,241] [,242] [,243] [,244] [,245]
#[1,]      4      4      4      4      4      4      5      5
#[2,]      5      5      5      6      7      4      6      4
#[3,]      7      4      5      4      4      5      4      5
#[4,]      4      7      6      6      5      7      5      6

但是，在我的实际应用程序中，我可以处理非常大的整数(总和为 1000)，并且希望将自己限制为 1000 种可能组合的随机样本。由于这是随机统计测试，因此速度至关重要。我想知道是否有人知道这样做的更快方法。我的方式在直觉上感觉并不快。

Answer 1

my_matrix <- matrix(nrow = 1000, ncol = 4)
i <- 1
nn <- 1000
while(i <= 1000){
  x <- sample(x = 4:nn, size = 3)
  y = nn - sum(x)
  if(y >= 4){
    my_matrix[i, ] <- c(x, y)
    i <- i + 1
  }
}

根据 Gavin 的建议，使用预先分配的矩阵重做。现在运行时间是 0.158 秒，速度是原来的两倍，并且可能扩展得更好。