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我有一个数字向量列表，我需要创建一个列表，其中只包含每个向量的一个副本。相同的函数没有列表方法，所以我编写了一个函数来应用来检查每个向量。

F1 <- function(x){

    to_remove <- c()
    for(i in 1:length(x)){
        for(j in 1:length(x)){
            if(i!=j && identical(x[[i]], x[[j]]) to_remove <- c(to_remove,j)
        }
    }
    if(is.null(to_remove)) x else x[-c(to_remove)] 
}

问题是随着输入列表 x 大小的增加，这个函数变得非常慢，部分原因是 for 循环分配了两个大向量。我希望有一种方法可以在一分钟内运行一个长度为 150 万且向量长度为​​ 15 的列表，但这可能是乐观的。

有谁知道将列表中的每个向量与其他所有向量进行比较的更有效方法？向量本身保证长度相等。

示例输出如下所示。

x = list(1:4, 1:4, 2:5, 3:6)
F1(x)
> list(1:4, 2:5, 3:6)
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2 回答 2

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根据@JoshuaUlrich 和@thelatemail，ll[!duplicated(ll)] 工作得很好。
因此，unique(ll) 我之前是否应该建议一种使用 sapply 的方法，其想法是不检查列表中的每个元素（我删除了那个答案，因为我认为使用unique更有意义）

由于效率是一个目标，我们应该对这些进行基准测试。

# Let's create some sample data
xx <- lapply(rep(100,15), sample)
ll <- as.list(sample(xx, 1000, T))
ll

将其与一些指标相提并论

fun1 <- function(ll) {
  ll[c(TRUE, !sapply(2:length(ll), function(i) ll[i] %in% ll[1:(i-1)]))]
}

fun2 <- function(ll) {
  ll[!duplicated(sapply(ll, digest))]
}

fun3 <- function(ll)  {
  ll[!duplicated(ll)]
}

fun4 <- function(ll)  {
  unique(ll)
}

#Make sure all the same
all(identical(fun1(ll), fun2(ll)), identical(fun2(ll), fun3(ll)), 
    identical(fun3(ll), fun4(ll)), identical(fun4(ll), fun1(ll)))
# [1] TRUE


library(rbenchmark)

benchmark(digest=fun2(ll), duplicated=fun3(ll), unique=fun4(ll), replications=100, order="relative")[, c(1, 3:6)]

        test elapsed relative user.self sys.self
3     unique   0.048    1.000     0.049    0.000
2 duplicated   0.050    1.042     0.050    0.000
1     digest   8.427  175.563     8.415    0.038
# I took out fun1, since when ll is large, it ran extremely slow

最快的选择：

unique(ll)
于 2012-12-18T01:42:52.030 回答
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您可以散列每个向量，然后用于!duplicated()识别结果字符向量的唯一元素：

library(digest)  

## Some example data
x <- 1:44
y <- 2:10
z <- rnorm(10)
ll <- list(x,y,x,x,x,z,y)

ll[!duplicated(sapply(ll, digest))]
# [[1]]
#  [1]  1  2  3  4  5  6  7  8  9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25
# [26] 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44
# 
# [[2]]
# [1]  2  3  4  5  6  7  8  9 10
# 
# [[3]]
#  [1]  1.24573610 -0.48894189 -0.18799758 -1.30696395 -0.05052373  0.94088670
#  [7] -0.20254574 -1.08275938 -0.32937153  0.49454570

为了一目了然地了解它的工作原理，下面是哈希的样子：

sapply(ll, digest)
[1] "efe1bc7b6eca82ad78ac732d6f1507e7" "fd61b0fff79f76586ad840c9c0f497d1"
[3] "efe1bc7b6eca82ad78ac732d6f1507e7" "efe1bc7b6eca82ad78ac732d6f1507e7"
[5] "efe1bc7b6eca82ad78ac732d6f1507e7" "592e2e533582b2bbaf0bb460e558d0a5"
[7] "fd61b0fff79f76586ad840c9c0f497d1"
于 2012-12-18T00:27:40.517 回答