在R中以锁步方式对两个向量进行排序的最有效方法是什么？

Question

在R中以锁步方式对两个向量进行排序的最有效方法是什么？ 第一个向量应按升序排序，第二个向量应以锁步方式重新排序，以使排序前具有相应索引的元素在排序后仍具有相应的索引。 例如：

foo <- c(1,3,2, 5,4)
bar <- c(2,6,4,10,8)
sort2(foo, bar)

# foo == c(1,2,3,4, 5)
# bar == c(2,4,6,8,10)

注意：效率是绝对必须的，因为我试图将此作为创建Kendall的Tau的O（N log N）实现的基础，以作为补丁提交。 我想避免在C中编写我自己的特殊功能来做这件事，但是如果它不能在R内有效地完成，我愿意。

Answer 1

不确定我理解但是这是使用order()你想要的：

R> foo <- c(1,3,2, 5,4)
R> bar <- c(2,6,4,10,8)
R> fooind <- order(foo)   # index of ordered 
R> foo[fooind]
[1] 1 2 3 4 5
R> bar[fooind]
[1]  2  4  6  8 10
R> 

Answer 2

我不确定在X先排序的情况下接受的答案是否正确，然后Y按（排序）X的索引排序，因为如果X中有重复值，Y并不总是按经典排序'按x，y'排序。 例如：

> x <- c(3,2,2,2,1)
> y <- c(5,4,3,2,1)
> xind <- order(x)
> x[xind]
[1] 1 2 2 2 3
> y[xind]
[1] 1 4 3 2 5

Y 由 X的新的顺序排列，而不是步调一致，作为X指标不是一切都改变了。 一个简单的功能，需要做OP：

> sort.xy <- function(x,y)
+ {
+ df.xy <- data.frame(x,y)
+ df.xy[ order(df.xy[,1], df.xy[,2]), ]
+ }

正在使用：

> c(sort.xy(x,y))
$x
[1] 1 2 2 2 3

$y
[1] 1 2 3 4 5