我需要你帮忙：
我有一个清单：
list(c(0,1), c(1,1), c(3,2))
我怎样才能得到总和：
(0-1)+(1-1)+(3-2)
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7
不是 的忠实粉丝Reduce，do.call通常更快。在这种情况下，unlist解决方案似乎有一点优势：
编辑： @ds440 获胜！
expr min lq median uq max
1 do.call(sum, lapply(List, function(z) -diff(z))) 63.132 67.7520 70.061 72.7560 291.406
2 ds(List) 6.930 10.5875 11.935 12.7040 51.584
3 Reduce("+", lapply(List, function(x) -sum(diff(x)))) 78.530 81.6100 83.727 87.1915 855.355
4 sum(-sapply(List, diff)) 88.155 91.4260 94.121 97.2005 955.442
5 sum(-unlist(lapply(List, diff))) 57.358 60.4375 61.785 63.5170 145.126
ds@ds440 的方法在哪里包装在一个函数中。
于 2013-02-28T20:20:14.727 回答
6
这可能不是计算它的最快方法，而且它肯定会使用更多资源，但这里有一个完全不同的看法：
> mylist = list(c(0,1), c(1,1), c(3,2))
> a = matrix(unlist(mylist), ncol=2, byrow=T)
> sum(a[,1]-a[,2])
于 2013-02-28T22:25:24.703 回答
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试试这个
# Sum of the first differences of your list
> (Sumlist <- lapply(List, function(x) -sum(diff(x))))
[[1]]
[1] -1 # this is (0-1)
[[2]]
[1] 0 # this is (1-1)
[[3]]
[1] 1 # this is (3-2)
# Total sum of your list
> Reduce('+', Sumlist) # this is (0-1)+(1-1)+(3-2)
[1] 0
于 2013-02-28T19:55:22.923 回答
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sapply如果该模式（取第一个减去第二个元素的差异）是一致的，那么只需在对or的调用中编写一个匿名函数lapply。
mylist <- list(c(0,1), c(1,1), c(3,2))
sapply(mylist, FUN = function(x) {x[1] - x[2]}) ## takes differences
sum(sapply(mylist, FUN = function(x) {x[1] - x[2]})) ## put it all together
这也可以通过该diff功能实现（如@AnandaMahto 和@Jilber 使用的那样）。diff(0, 1)给出 2nd 减去 1st，所以我们需要使用-diff1st 减去 2nd。
sum(-sapply(mylist, FUN = diff))
于 2013-02-28T20:01:51.233 回答