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我有一个整数向量 a
a=function(l) as.integer(runif(l,1,600))
a(100)
[1] 414 476 6 58 74 76 45 359 482 340 103 575 494 323 74 347 157 503 385 518 547 192 149 222 152 67 497 588 388 140 457 429 353
[34] 484 91 310 394 122 302 158 405 43 300 439 173 375 218 357 98 196 260 588 499 230 22 369 36 291 221 358 296 206 96 439 423 281
[67] 581 127 178 330 403 91 297 341 280 164 442 114 234 36 257 307 320 307 222 53 327 394 467 480 323 97 109 564 258 2 355 253 596
[100] 215
B
B=function(c) matrix(as.integer(runif(5*c,1,600)),nrow=5)
B(10)
[,1] [,2] [,3] [,4] [,5] [,6] [,7] [,8] [,9] [,10]
[1,] 250 411 181 345 4 519 167 395 130 388
[2,] 383 377 555 304 119 317 586 351 136 528
[3,] 238 262 513 476 579 145 461 191 262 302
[4,] 428 467 217 590 50 171 450 189 140 158
[5,] 178 14 31 148 285 365 515 64 166 584
l x c
显示
a
中每个向量元素是否存在的矩阵存在于矩阵的每个特定列中
B
.
ispresent1 = function (a,B) {
out = outer(a, B, FUN = "==" )
apply(out,c(1,3),FUN="any") }
ispresent2 = function (a,B) t(sapply(1:length(a), function(i) apply(B,2,function(x) a[[i]] %in% x)))
a1=a(1000)
B1=B(20000)
system.time(ispresent1(a1,B1))
user system elapsed
76.63 1.08 77.84
system.time(ispresent2(a1,B1))
user system elapsed
218.10 0.00 230.00
B
将有大约 500 000 - 200 万列)
ispresent = function (a,B) apply(B,2,function(x) { a %in% x } )
,但
Rcpp
下面的解决方案仍然快了近 2 倍!谢谢你!
最佳答案
在挖掘了一点之后,出于对@Backlin 的 Rcpp 答案的好奇,我确实编写了原始解决方案和我们的两个解决方案的基准:
我不得不更改一点 Backlin 的功能,因为 inline 在我的 windows 盒子上不起作用(抱歉,如果我错过了它的某些内容,请告诉我是否有需要调整的内容)
使用的代码:
set.seed(123) # Fix the generator
a=function(l) as.integer(runif(l,1,600))
B=function(c) matrix(as.integer(runif(5*c,1,600)),nrow=5)
ispresent1 = function (a,B) {
out = outer(a, B, FUN = "==" )
apply(out,c(1,3),FUN="any") }
a1=a(1000)
B1=B(20000)
tensibai <- function(v,m) {
apply(m,2,function(x) { v %in% x })
}
library(Rcpp)
cppFunction("LogicalMatrix backlin(IntegerVector a,IntegerMatrix B) {
IntegerVector av(a);
IntegerMatrix Bm(B);
int i,j,k;
LogicalMatrix out(av.size(), Bm.ncol());
for(i = 0; i < av.size(); i++){
for(j = 0; j < Bm.ncol(); j++){
for(k = 0; k < Bm.nrow() && av[i] != Bm(k, j); k++);
if(k < Bm.nrow()) out(i, j) = true;
}
}
return(out);
}")
> identical(ispresent1(a1,B1),tensibai(a1,B1))
[1] TRUE
> identical(ispresent1(a1,B1),backlin(a1,B1))
[1] TRUE
> library(microbenchmark)
> microbenchmark(ispresent1(a1,B1),tensibai(a1,B1),backlin(a1,B1),times=3)
Unit: milliseconds
expr min lq mean median uq max neval
ispresent1(a1, B1) 36358.4633 36683.0932 37312.0568 37007.7231 37788.8536 38569.9840 3
tensibai(a1, B1) 603.6323 645.7884 802.0970 687.9445 901.3294 1114.7144 3
backlin(a1, B1) 471.5052 506.2873 528.3476 541.0694 556.7689 572.4684 3
关于R:检查矩阵的每一列中向量的每个元素是否存在的最快方法,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/32306853/
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