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这个小问题是必须重复至少数千次的大代码的瓶颈，所以这里的主要问题是速度。

我有一个数字向量，例如：

v <- c(1,3,5)

我想知道我可以用那个子集做出的所有组合。并将它们设置在 0 和 1 的矩阵中，例如：

 col1 col2 col3 col4 col5 col6 col7
1  1   0    0    1    1    0    1
3  0   1    0    1    0    1    1
5  0   0    1    0    1    1    1

实际上我正在使用函数 combn （我认为这是清理它的最快方法，对吗？）

matrix <- lapply(seq(length(v)),function(i){
              submatrix <- combn(x = 1:length(v), m=i)

#code follows after a brief explanation

我将获得三个矩阵，例如：

1  2  3

1  1  2
2  3  3

1
2
3

所以为了得到 1 和 0 的矩阵，我用一个 double 填充它。（这可能是我可以加快速度的地方）

list_matrix <- lapply(seq(length(v)),function(i){
    submatrix <- combn(x = 1:length(v), m=i)
    1matrix <- matrix(data = 0, nrow = length(v), ncol = dim(submatrix)[2])

    for(k in seq(dim(submatrix)[2]))
       for(j in seq(dim(submatrix)[1]))
           1matrix[submatrix[j,k],k] <- 1

    return(1matrix)   })

我展示的是代码中最慢的部分。对于此示例，大约需要 0.012 秒。下一步很简单。

我得到的是三个矩阵：

  col1 col2 col3
1   1   0    0
3   0   1    0
5   0   0    1

  col1 col2 col3
1   1   1    0
3   1   0    1
5   0   1    1

  col1 
1   1   
3   1  
5   1

现在这个过程非常简单和快速。

final_matrix <- list_matrix[[1]]

for(i in seq(2,length(list_matrix))
   final_matrix <- cbind(final_matrix, list_matrix[[i]]

这样做是粘贴要获取的列。它需要 0.0033 秒：

 col1 col2 col3 col4 col5 col6 col7
1  1   0    0    1    1    0    1
3  0   1    0    1    0    1    1
5  0   0    1    0    1    1    1

我需要加快这个过程。我认为 double for 或 lapply 正在减慢这一速度。如果有人可以发布一些帮助，我将不胜感激。

谢谢你。

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您可以使用tabulate来简化您的代码：

L <- sapply(1:length(v), function(i) combn(length(v),i,FUN=tabulate,nbins=length(v)))
do.call(cbind,L)
#     [,1] [,2] [,3] [,4] [,5] [,6] [,7]
#[1,]    1    0    0    1    1    0    1
#[2,]    0    1    0    1    0    1    1
#[3,]    0    0    1    0    1    1    1

请注意，combn它本身很慢，因此您可能想探索其更快的类似物，请参见例如更快版本的 combn

于 2016-05-13T16:20:50.797 回答