在 R 中操作子矩阵

Manipulating sub matrices in R

Nh<-matrix(c(17,26,30,17,23, 17 ,24, 23), nrow=2, ncol=4); Nh
Sh<-matrix(c(8.290133, 6.241174, 6.096808, 7.4449672, 6.894924, 7.692115, 
             4.540521, 7.409122), nrow=2, ncol=4); Sh
NhSh<-as.matrix(Nh*Sh); NhSh
rh<-c( 0.70710678, 0.40824829, 0.28867513, 0.22360680, 0.18257419, 
       0.15430335, 0.13363062, 0.11785113, 0.10540926, 0.09534626); rh

pv <- c()
for (j in 1:2) {
  for (i in 1:4) {

    pv <- rbind(pv, NhSh[j,i]*rh)
  }
}
pv

row.names(pv) <- rep(c(1:2), each = 4)
lst<-lapply(split(seq_len(nrow(pv)), as.numeric(row.names(pv))), function(i) 
pv[i,])

data<-40
nlargest <- function(x, data) 
{
  res <- order(x)[seq_len(data)];
  pos <- arrayInd(res, dim(x), useNames = TRUE);
  list(values = pv[res], position = pos)
}
out <- lapply(lst, nlargest, data = 40)

继续上述代码是否有任何简单的方法可以为 1:2 中 k 的每个 out$'k'$position 重复以下步骤?

s1<-c(1,1,1,1); ch<-c(5,7,10,5); C<-150; a<-out$'1'$position 
for (j in a[40:1, "row"] ) 
{
 s1[j] <- s1[j]+1;
 cost1 <- sum(ch*s1);
 if (cost1>=C) break
}
s1; cost1
#Output [1] 5 6 6 5  

#       [1] 152

我必须为 out$k$position 获得 's' 和 'cost' 的 2 个值。我试过了

mat = replicate (2,{x = matrix(data = rep(NA, 80), ncol = 2)}); mat
for (k in 1:2)
{
  mat[,,k]<-out$'k'$position
}
mat

error in mat[ , k] <- out$k$position :要替换的项目数不是替换长度的倍数

for (k in 1:2)
{
for (j in mat[,,k][40:1] ) {
  s[j] <- s[j]+1  
  cost <- sum(ch*s)
  if (cost>=C) break

}
}
s; cost

错误:s[j] <- s[j] + 1 中的错误:下标赋值中不允许使用 NA

请任何人帮助解决这些错误。

我们可以通过遍历 list 直接应用函数。请注意 list 的每个元素都是 matrix

sapply(lst, is.matrix)
#  1    2 
#TRUE TRUE 

因此,无需 unlist 并创建 matrix

out <- lapply(lst, nlargest, data = 40)

-检查 OP 的结果

out1 <- nlargest(sub1, 40)
identical(out[[1]], out1)
#[1] TRUE

更新2

基于第二次更新,我们需要初始化'cost'和'sl'与'k'元素相同的长度。在这里,我们将 'sl' 初始化为 vectors

list
sl <- rep(list(c(1, 1, 1, 1)), 2)
C <- 150
cost <- numeric(2)
for (k in 1:2){

for (j in mat[,,k][40:1, 1] ) {
    sl[[k]][j] <- sl[[k]][j]+1  
    cost[k] <- sum(ch*sl[[k]])
    if (cost[k] >=C) break


    }
   }   


sl
#[[1]]
#[1] 5 7 6 4

#[[2]]
#[1] 6 5 5 7

cost
#[1] 154 150