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我有一个清单：

z <- vector("list", 3)
z[[1]]=c(1,2,3,4)
z[[2]]=c(1,6,2,9)
z[[3]]=c(1,2,3,4,5)

我想在列表中创建一个包含尽可能多项目的列矩阵 (3)

A=matrix(0,3,1)

我希望矩阵的每一行都包含 Z 列表中以前从未见过的唯一元素的累积数量。例如，

矩阵应填充为：

     [1]
A=[1] 4
  [2] 6
  [3] 7

（4 因为每个元素都是新的，然后是 6 因为之前在 z[[1]] 中见过其他元素，然后是 7 因为 5 是唯一的新元素。）

有谁知道这样做的好方法？我可以通过循环 3 并制作一个虚拟矩阵并使用 if 条件进行唯一和测试，以一种非常愚蠢的方式对其进行编程，但这似乎有点过分。

谢谢你的时间。

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3 回答 3

2

如果性能不是真正的问题，您可以执行以下操作。如果列表/向量很长，我可以看到它很费力

test = matrix(data = 0,ncol = 1,nrow=length(z))

for (i in 1:length(z)){
  test[i,1]=length(unique(Reduce(c,z[1:i])))
}

test
     [,1]
[1,]    4
[2,]    6
[3,]    7
于 2013-09-12T08:05:44.510 回答
2

I think you need to use something that will allow you to loop iteratively, so I'm using a for loop here. We get all the unique elements and for each element in z we sum the values that are in the unique elements and then remove them for the next iteration...

#  Get unique elements
elems <- unique( unlist( z ) )

#  Pre allocate result vector
tot <- numeric(length(z))

for( i in 1:length(z) ){
    # How many unique elements are in this list element
    tot[i] <-  sum( z[[i]] %in% elems )
    #  Remove them from the list so they are not counted in the next iteration
    elems <- elems[ ! elems %in% z[[i]] ]       
  }

#  Get the cumulative sum
cumsum( tot )
[1] 4 6 7
于 2013-09-12T07:34:20.847 回答
0

也许是一种不必要的复杂处理方式，但您可以使用递归函数。

z <- vector("list", 3)
z[[1]]=c(1,2,3,4)
z[[2]]=c(1,6,2,9)
z[[3]]=c(1,2,3,4,5)

f<-function(x,left=c()) {
  new<-unique(x[[1]][!(x[[1]] %in% left)])
  new.left<-c(new,left)
  if (length(x)==1) return(length(new))
  else return(c(length(new),f(x[-1],left=new.left)))
}
as.matrix(cumsum(f(z)),ncol=1)

     [,1]
[1,]    4
[2,]    6
[3,]    7
于 2013-09-12T07:41:54.460 回答