按特定顺序对 R 中的向量进行排序
Sorting a vector in R in a specific order
我正在迭代地解决 R 中的约束优化问题，如果问题具有以下形式：
最小 f(x)
s.t。 g(x) < 0
我正在迭代地进行优化，所以我有一个名为 f 的变量，它保存函数 f 的当前值和向量 g 的 1 和 0，它告诉我约束是否是满足第 i 次迭代。为了提供帮助，这里有一个例子
#Imagine there are 6 time points
f = c(7,10,6,3,-1,-9)
g = c(1,1,0,1,1,0)
所以我想跟踪在第 i 次迭代中找到的最佳最小值，以满足约束条件。因此我希望能够计算出像
这样的向量
h = c(7,7,7,3,-1,-1)
其中 h 记录及时找到的满足约束条件的最小值。在 R 中是否有一种简单的方法可以在循环中执行此操作？
鉴于你的 f 和 g，我会这样做：
cummin(zoo::na.locf(ifelse(g == 1, f, NA)))
# [1] 7 7 7 3 -1 -1
或者，也许更简单：
cummin((ifelse(g == 1, f, Inf)))
# [1] 7 7 7 3 -1 -1
我正在迭代地解决 R 中的约束优化问题，如果问题具有以下形式：
最小 f(x)
s.t。 g(x) < 0
我正在迭代地进行优化，所以我有一个名为 f 的变量，它保存函数 f 的当前值和向量 g 的 1 和 0，它告诉我约束是否是满足第 i 次迭代。为了提供帮助，这里有一个例子
#Imagine there are 6 time points
f = c(7,10,6,3,-1,-9)
g = c(1,1,0,1,1,0)
所以我想跟踪在第 i 次迭代中找到的最佳最小值，以满足约束条件。因此我希望能够计算出像
这样的向量h = c(7,7,7,3,-1,-1)
其中 h 记录及时找到的满足约束条件的最小值。在 R 中是否有一种简单的方法可以在循环中执行此操作？
鉴于你的 f 和 g，我会这样做：
cummin(zoo::na.locf(ifelse(g == 1, f, NA)))
# [1] 7 7 7 3 -1 -1
或者，也许更简单：
cummin((ifelse(g == 1, f, Inf)))
# [1] 7 7 7 3 -1 -1