简要背景:广泛使用的许多(大多数？)当代编程语言至少有一些共同的ADT [抽象数据类型],特别是
string(由字符组成的序列)
list(有序的值集合),和
基于地图的类型(将键映射到值的无序数组)
在R编程语言中,前两个分别实现为character和vector.
当我开始学习R时,几乎从一开始就有两件事是显而易见的:list是R中最重要的数据类型(因为它是R的父类data.frame),其次,我无法理解它们是如何工作的,至少不能很好地在我的代码中正确使用它们.
首先,在我看来,R的list数据类型是地图ADT的简单实现(dictionary在Python中,NSMutableDictionary在Objective C中,hash在Perl和Ruby中,object literal在Javascript中,等等).
例如,您可以像创建Python字典一样创建它们,方法是将键值对传递给构造函数(在Python中dict不是这样list):
x = list("ev1"=10, "ev2"=15, "rv"="Group 1")
并且您可以像访问Python字典那样访问R List的项目,例如x['ev1'].同样,您可以通过以下方式仅检索"键"或仅检索"值":
names(x) # fetch just the 'keys' of an R list
# [1] "ev1" "ev2" "rv"
unlist(x) # fetch just the 'values' of an R list
# ev1 ev2 rv
# …我需要计算一个长度我事先不知道的向量的条目.如何有效地做到这一点？
一个简单的解决方案是"增长"它:从一个小的或空的向量开始,并连续添加新的条目,直到达到停止标准.例如:
foo <- numeric(0)
while ( sum(foo) < 100 ) foo <- c(foo,runif(1))
length(foo)
# 195
然而,出于性能原因,R中的"增长"载体是不受欢迎的.
当然,我可以"以块的形式增长":预先分配一个"大小合适"的矢量,填充它,当它满时加倍它的长度,最后将其缩小到大小.但这感觉容易出错,并且会产生不优雅的代码.
有没有更好或规范的方法来做到这一点？(在我的实际应用中,当然,计算和停止标准有点复杂.)
回复一些有用的评论
即使您事先不知道长度,您是否知道它理论上可能具有的最大长度？在这种情况下,我倾向于使用该长度初始化向量,并且在循环切割NA之后或基于最新的索引值移除未使用的条目.
不,事先不知道最大长度.
随着向量的增长,你需要保留所有的值吗？
是的,我愿意.
那么
rand_num <- runif(300); rand_num[cumsum(rand_num) < 100]你选择一个足够大的向量,你知道条件满足的概率很高吗？你当然可以检查一下,如果不符合则使用更大的数字.我已经测试过,直到runif(10000)它仍然比"增长"更快.
我的实际用例涉及动态计算,我不能简单地向量化(否则我不会问).
具体来说,为了近似负二项式随机变量的卷积,我需要计算2007年Furman中定理2中整数随机变量$ K $的概率质量,直到高累积概率.这些质量$ pr_k $涉及一些错综复杂的递归总和.