R：在向量列表中找到向量

Question

我正在使用R，我的目标是检查一个给定的向量是否在一个独特的向量列表中。

该列表看起来像

final_states <- list(c("x" = 5, "y" = 1),
                 c("x" = 5, "y" = 2),
                 c("x" = 5, "y" = 3),
                 c("x" = 5, "y" = 4),
                 c("x" = 5, "y" = 5),
                 c("x" = 3, "y" = 5))

现在我想检查列表中的给定状态。 例如：

state <- c("x" = 5, "y" = 3)

如您所见，向量状态是列表final_states的元素。 我的想法是用％in％运算符检查它：

state %in% final_states

但我得到了这个结果：

[1] FALSE FALSE

谁能告诉我，有什么不对？

招呼，卢皮

Answer 1

如果您只想确定矢量是否在列表中，请尝试

Position(function(x) identical(x, state), final_states, nomatch = 0) > 0
# [1] TRUE

Position()基本上与match()类似，但在列表中。 如果你设置nomatch = 0并检查Position > 0 ，你会得到一个逻辑结果，告诉你state是否在final_states

Answer 2

“final_states”是一个“列表”，因此您可以将“状态”转换为list然后执行

final_states %in% list(state)
#[1] FALSE FALSE  TRUE FALSE FALSE FALSE

或者使用mapply来检查“state_states”的每个列表元素中是否存在“state”中的所有元素（假设vector和list元素的长度相同）

 f1 <- function(x,y) all(x==y)
 mapply(f1, final_states, list(state))
 #[1] FALSE FALSE  TRUE FALSE FALSE FALSE

或rbind列表元素的矩阵，然后检查“M1”，“状态”和“行”是否相同。

m1 <- do.call(rbind, final_states)
!rowSums(m1!=state[col(m1)])
#[1] FALSE FALSE  TRUE FALSE FALSE FALSE

要么

 m1[,1]==state[1] & m1[,2]==state[2]
 #[1] FALSE FALSE  TRUE FALSE FALSE FALSE

更新

如果你需要一个TRUE/FALSE

  any(mapply(f1, final_states, list(state)))
  #[1] TRUE

要么

  any(final_states %in% list(state))
  #[1] TRUE

要么

 list(state) %in% final_states
 #[1] TRUE

或者使用“快” fmatch从fastmatch

 library(fastmatch)
 fmatch(list(state), final_states) >0
 #[1] TRUE

基准

@Richard Sciven的base R功能是非常快的其他解决方案相比，除了一个与fmatch

 set.seed(295)
 final_states <- replicate(1e6, sample(1:20, 20, replace=TRUE), 
          simplify=FALSE)
 state <- final_states[[151]]


 richard <- function() {Position(function(x) identical(x, state),
              final_states, nomatch = 0) > 0}
 Bonded <- function(){any( sapply(final_states, identical, state) )}
 akrun2 <- function() {fmatch(list(state), final_states) >0}
 akrun1 <- function() {f1 <- function(x,y) all(x==y)
            any(mapply(f1, final_states, list(state)))}

 library(microbenchmark)
 microbenchmark(richard(), Bonded(), akrun1(), akrun2(), 
        unit='relative', times=20L)
 #Unit: relative
 #    expr          min           lq        mean      median          uq
 # richard()     35.22635     29.47587    17.49164    15.66833    14.58235
 # Bonded() 109440.56885 101382.92450 55252.86141 47734.96467 44289.80309
 # akrun1() 167001.23864 138812.85016 75664.91378 61417.59871 62667.94867
 # akrun2()      1.00000      1.00000     1.00000     1.00000     1.00000
  #          max neval cld
  #     14.62328    20 a  
  #  46299.43325    20 b 
  #  63890.68133    20 c
  #      1.00000    20 a  

Answer 3

每当我看到一个列表对象时，我首先想到的是lapply 。 似乎提供与测试identical的预期结果，并将'state'作为第二个参数：

> lapply(final_states, identical, state)
[[1]]
[1] FALSE

[[2]]
[1] FALSE

[[3]]
[1] TRUE

[[4]]
[1] FALSE

[[5]]
[1] FALSE

[[6]]
[1] FALSE

您可以获得一个可能有用的中间结果：

lapply(final_states, match, state)

...但它作为一系列位置向量返回，其中c（1,2）是正确的结果。

如果你想让结果作为向量返回，比如说你想使用any ，那么使用sapply而不是lapply 。

> any( sapply(final_states[-3], identical, state) )
[1] FALSE
> any( sapply(final_states, identical, state) )
[1] TRUE