R中反向下三角矩阵的树列表

Question

我将如何转换

m = list(1,2:3,4:6,7:10)

到

     [,1] [,2] [,3] [,4]
[1,]    0    0    0   10
[2,]    0    0    6    9
[3,]    0    3    5    8
[4,]    1    2    4    7

非常感谢您的想法或指导！感谢您的耐心等待，以防问题太幼稚或需要额外信息（我很乐意提供）。

Answer 1

我将向前抛出一个基本的 R 方法

# Create matrix with dimensions defined by the length of your list 
mat <- matrix(0, length(m), length(m)) 
# Fill in desired order
mat[upper.tri(mat, TRUE)] <- unlist(m)
# Order rows 
mat[length(m):1, ]

Answer 2

1) 在 lapply 下面向 m 的每个组件附加 n 个零，sapply 取第一个n 每个组件的元素 m 将结果重塑为矩阵。最后我们反转结果矩阵的行的顺序。即使 m 没有定义三角矩阵，这仍然有效：

n <- length(m)
sapply(lapply(m, c, numeric(n)), head, n)[n:1, ]

给予：

     [,1] [,2] [,3] [,4]
[1,]    0    0    0   10
[2,]    0    0    6    9
[3,]    0    3    5    8
[4,]    1    2    4    7

如果 n 可以为零，则使用 rev(seq_len(n)) 代替 n:1。

2) 直接 sapply 也可以。它在 m 的每个反向分量前加上适当数量的零，并重塑为矩阵：

sapply(m, function(v) c(numeric(n - length(v)), rev(v)))

Answer 3

这里有另一种选择可供考虑。这使用 lengths 计算出最长向量的长度，然后使用 vapply，这将自动简化为矩阵（类似于 sapply，但速度更快）。

len <- max(lengths(m))           ## What's the longest vector in m?
vapply(m, function(x) {
  length(x) <- len               ## Make all vectors the same length
  rev(replace(x, is.na(x), 0))   ## Replace NA with 0 and reverse
}, numeric(len))
#      [,1] [,2] [,3] [,4]
# [1,]    0    0    0   10
# [2,]    0    0    6    9
# [3,]    0    3    5    8
# [4,]    1    2    4    7

Answer 4

如果您使用的是稀疏矩阵（来自 Matrix 包），这些也适用：

> N <- lengths(m)
> sparseMatrix(i=1+length(m)-sequence(N), j=rep.int(N,N), x=unlist(m))
4 x 4 sparse Matrix of class "dgCMatrix"

[1,] . . . 10
[2,] . . 6  9
[3,] . 3 5  8
[4,] 1 2 4  7

这与上三角矩阵的成语几乎相同：

> sparseMatrix(i=sequence(N), j=rep.int(N,N), x=unlist(m))
4 x 4 sparse Matrix of class "dgCMatrix"

[1,] 1 2 4  7
[2,] . 3 5  8
[3,] . . 6  9
[4,] . . . 10

R中反向下三角矩阵的树列表

Tree list to reverse-lower triangular matrix in R

tree

r

list

matrix

data-structures