有没有一种有效的方法来检查R字符向量是否包含相同的元素？

Question

假设我有一个类型character的R向量：

vector1 = c("dog", "cat", "fish")
vector2 = c("fish", "fish", "fish")

第一个矢量vector1包含三个不同的元素：狗，猫，鱼

但是， vector2包含所有相同的元素。

我正在寻找一种有效的方法来检查R矢量中的这个属性，最好使用基数R.

我的想法是使用以下内容：

检查length(unique(vector1))==1 。 如果为TRUE ，那么只有1个元素。 如果为FALSE ，则有很多。

Answer 1

如果你关注速度看起来像@AshOfFire的all(vec == vec[1])或uniqueN(vec) == 1是最好的。 all(...)在元素不同时具有更好的性能，但在它们相同时更差。 此处还有关于此主题的其他帖子： 测试单个向量的所有元素之间的相等性

既然你明确询问速度，我不知道这是否应该被标记为欺骗。 做一些快速微基准测试，你可以看到相对速度：

library(data.table)
benchmark_vec <- function(vec){
  microbenchmark::microbenchmark(length(unique(vec)) == 1,
                                 all(vec == vec[1]),
                                 isTRUE(max(vec) == min(vec)),
                                 uniqueN(vec)==1,
                                 unit = "relative")
}

看起来你最好的选择可能是使用uniqueN(vec) == 1因为当元素不相同时， isTRUE(max(vec) == min(vec))非常慢。

矢量相同的元素：

benchmark_vec(rep("a", 1e4))
#Unit: relative
#                         expr      min       lq     mean   median        uq      max neval
#     length(unique(vec)) == 1 6.059888 8.980080 8.807812 9.057240 10.131907 6.538035   100
#           all(vec == vec[1]) 2.039980 2.117614 2.517966 2.769089  2.820726 2.147200   100
# isTRUE(max(vec) == min(vec)) 1.000000 1.000000 1.000000 1.000000  1.000000 1.000000   100
#            uniqueN(vec) == 1 1.679993 1.794075 2.148665 2.442206  2.547134 1.385782   100

benchmark_vec(rep("a", 1e5))
#Unit: relative
#                         expr      min       lq     mean   median       uq       max neval
#     length(unique(vec)) == 1 5.732161 6.898531 7.935981 7.098417 6.776363 52.733981   100
#           all(vec == vec[1]) 2.084232 2.416316 2.366826 2.482896 2.454888  2.025258   100
# isTRUE(max(vec) == min(vec)) 1.000000 1.000000 1.000000 1.000000 1.000000  1.000000   100
#            uniqueN(vec) == 1 1.254857 1.653767 1.632287 1.707769 1.755275  1.401932   100

benchmark_vec(rep("a", 1e6))
#Unit: relative
#                         expr      min       lq     mean   median       uq      max neval
#     length(unique(vec)) == 1 5.993300 6.057139 6.478008 6.083278 6.104486 9.124542   100
#           all(vec == vec[1]) 2.249211 2.182959 2.261631 2.182345 2.224141 6.421657   100
# isTRUE(max(vec) == min(vec)) 1.000000 1.000000 1.000000 1.000000 1.000000 1.000000   100
#            uniqueN(vec) == 1 1.325453 1.451214 1.869176 1.457588 1.470810 6.657961   100

矢量不同的元素：

benchmark_vec(sample(LETTERS, 1e4, replace = TRUE))
#Unit: relative
#                         expr       min        lq      mean    median        uq  #     max neval
#     length(unique(vec)) == 1  2.989151  2.999928  3.233178  3.031249  3.260122  4.471498   100
#           all(vec == vec[1])  1.000000  1.000000  1.000000  1.000000  1.000000  1.000000   100
# isTRUE(max(vec) == min(vec)) 92.619106 91.765377 89.899963 92.227913 93.951104 64.507502   100
#            uniqueN(vec) == 1  1.478271  1.494703  1.608562  1.531235  1.637707  2.528502   100

benchmark_vec(sample(LETTERS, 1e5, replace = TRUE))
#Unit: relative
#                         expr       min        lq      mean    median        uq       max neval
#     length(unique(vec)) == 1  3.142858  3.010220  2.945582  2.887597  2.925129  4.482119   100
#           all(vec == vec[1])  1.000000  1.000000  1.000000  1.000000  1.000000  1.000000   100
# isTRUE(max(vec) == min(vec)) 97.273487 79.818135 73.850769 75.442748 71.441439 41.772795   100
#            uniqueN(vec) == 1  1.280180  1.431999  2.009661  1.431815  1.447287 32.446761   100

benchmark_vec(sample(LETTERS, 1e6, replace = TRUE))
#Unit: relative
#                         expr       min        lq      mean    median        uq       max neval
#     length(unique(vec)) == 1  3.228670  2.898367  2.799075  2.941651  2.914313  1.360938   100
#           all(vec == vec[1])  1.000000  1.000000  1.000000  1.000000  1.000000  1.000000   100
# isTRUE(max(vec) == min(vec)) 92.506220 79.923456 67.347683 78.362151 75.028194 13.611664   100
#            uniqueN(vec) == 1  2.263843  2.031869  1.861165  2.058220  2.051759  1.129074   100

Answer 2

或者，您可以使用all 。

> all(vector1 == vector1[1])
[1] FALSE
> all(vector2 == vector2[1])
[1] TRUE

Answer 3

受到AshofFire和Mike的启发：

!any(vec < vec[1])