all.different R 中的函数，在循环中应用它？

Question

我有一个数字向量。例如这样，只有几个唯一值：

set.seed(2)
a = rpois(1000, 0.3)
head(a, 20)
#### [1] 0 0 0 0 1 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 2 0 0 0

现在我需要的是找到每个数字，如果本身，前一个和后一个元素都不同。我试图在 R 中找到一个函数 all.different 或所有不同的函数，但没有成功，所以我做到了：

all.diff = function(num) NROW(unique(num))==NROW(num)

然后我想出了一个这样的 for 循环：

ConsecutiveDifferent = function(vector) {
  output = numeric(NROW(vector)-2)
  for (i in 2:(NROW(vector)-1) ) {
    trio <- c(vector[i-1], vector[i], vector[i+1])
    if ( all.diff(trio) ) output[i]<-1
  }
  return(output)
}
res = ConsecutiveDifferent(a)
head(res, 20)
#### [1] 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0

它完成了这项工作，但由于我的向量有几亿的长度，我想知道是否有比循环更好的方法来做到这一点。

谢谢，

编辑

谢谢你给我这么多解决方案！我无法决定必须接受谁的答案，所以我做了一个 microbenckmark（长度 = 50000），奖品归 Franck .. 也感谢您的广泛回答。

Answer 1

虽然丑陋，但确实有效。

set.seed(2)
a <- rpois(1000, 0.3)

a_shifted <- embed(a,3)

indices <- 1 + which(apply(X = a_shifted,
                           FUN = function(num) {length(unique(num))==length(num)},
                           MARGIN = 1))
print(a[indices])

Answer 2

rle. 这对于三重奏的情况非常特殊：

w = with(rle(a), cumsum(lengths)[ 
  lengths == 1L & c(NA, values[-length(values)]) != c(values[-1], NA)
])

res2    = c(NA, logical(length(a)-2), NA)
res2[w] = TRUE

identical(res, res2) # TRUE

combn.我可能会

a_shift    = list(c(NA, a[-length(a)]), a, c(a[-1], NA))
n_distinct = rowSums(combn(a_shift, 2, FUN = function(x) x[[1]] != x[[2]]))
res        = n_distinct == length(a_shift)

检查它是否有效...

head(cbind.data.frame(a, res), 20)


   a   res
1  0    NA
2  0 FALSE
3  0 FALSE
4  0 FALSE
5  1 FALSE
6  1 FALSE
7  0 FALSE
8  1 FALSE
9  0 FALSE
10 0 FALSE
11 0 FALSE
12 0 FALSE
13 1 FALSE
14 0 FALSE
15 0 FALSE
16 1  TRUE
17 2  TRUE
18 0 FALSE
19 0 FALSE
20 0 FALSE

这可以通过扩展 a_shift 扩展到向前和向后看得更远，这可以通过 data.table:

中的 shift 函数轻松完成

library(data.table)
n_back = 1
n_fwd  = 1
a_shift = setDT(list(a))[, c(
  shift(V1, n_back:0, type="lag"), 
  list(shift(V1, n_fwd, type="lead"))
)]
a_shift[, r := .I]

resDT = melt(a_shift, id = "r")[, .(res = 
  if (any(is.na(value))) NA else uniqueN(value) == n_fwd + n_back + 1L
), by=r][, a := a]

 identical(res, resDT$res) # TRUE

...这可能看起来很神秘，但这与我的编码风格有关，而不是与程序包有关。

Answer 3

您可以使用duplicated函数

adjacent_dif <- function(i,l){
  as.numeric(!any(duplicated(c(l[i-1], l[i], l[i+1]))))
}

sapply(2:length(a)-1, adjacent_dif, a)

Answer 4

以下步骤不使用迭代器函数（apply like function），我认为它会更快

 da = diff(a)
 lda = c(0,da)
 rda = c(da,0)
 sda = lda + rda
 res = lda != 0 & rda != 0 & sda != 0

res首末位置包含FALSE，与向量a.

等长

all.different R 中的函数，在循环中应用它？

all.different function in R, apply it in a loop?

for-loop

r

unique

distinct

difference