有没有办法将 Python 转换为 R？答案

【问题标题】：Is there a way to convert Python to R?有没有办法将 Python 转换为 R？
【发布时间】：2021-05-15 17:11:47
【问题描述】：

嘿，我正在尝试将我的 python 代码转换为 R，但似乎无法弄清楚递归的最后一部分。如果有两种语言经验的人可以提供帮助，那就太好了！

def robber(nums):
    if len(nums) == 0: return 0
    elif len(nums) <= 2: return max(nums)
    else:
        A = [nums[0], max(nums[0:2])]
        for i in range(2, len(nums)):
            A.append(max(A[i-1], A[i-2] + nums[i]))
    return A[-1]

以上是 Python 版本，以下是我目前尝试转换为 R

robbing <- function(nums) {
    if (length(nums) == 0){
        result <- 0      
    }
    else if(length(nums) <= 2){
        result <- max(nums)     
    }
    else{
      a <- list(nums[0], max(nums(0:2)))
      for (i in range(2, length(nums))){
          result <- max(a[i-1], a[i-2] + nums[i])
      }
    }
    #result <- a[-1]
}

【问题讨论】：

从您的代码中我可以看出，您剩下的问题是如何引用A 的最后一个元素。这应该是一个微不足道的查找。同样，重新配置逻辑以便仅在前面的子句失败时分配该值，是一个简单的else if / else 添加。我错过了什么问题？
nums(0:2) 应该是nums[0:2] 的子集，而不是尝试调用名为nums 的函数。此外，R 是 1-indexed 并且具有包容性端点，因此您可能需要检查 nums[0:2] 不是 nums[1:2] （也许？）。我怀疑a <- list(... 也应该是a <- c(...。您的函数目前也不返回任何内容。您需要添加类似于 python 的 return(...) 语句，尽管如果您只输入例如 R 隐式返回一个对象。 max(nums) 作为最后一行，没有分配 <-。
能否分享dput(nums)来测试功能？

标签： python r converters

【解决方案1】：

我建议你可以将result改为return()并在函数外重命名对象a，也可以在函数结束时将len改为length()。

a <- list(nums[0], max(nums(0:2)))

robbing <- function(nums) {
  if (length(nums) == 0){
    return(0)    
  }
  else if(length(nums) <= 2){
    return(max(nums))     
  }
  else{
    
    for (i in range(2, length(nums))){
      return(max(a[i-1], a[i-2] + nums[i]))
    }
  }
  return(a[length(a)])
}

【讨论】：

嗨@AlvaroMartinez，您的答案有几点提示：a 应存储在函数robbing 中，range 应替换为seq 或a:b。此外，for 循环不应在每次迭代中 return 以符合问题中的 python 版本。 :-)

【解决方案2】：

你有几个问题。

您正在对向量进行零索引。 R 是 1 索引的（y 的第一个元素是 y[1] 而不是 y[0]。
R 中的范围（python 中的切片）包含。例如：0:2 = c(0, 1, 2) 而python 是右排他的0:2 = [0, 1]。
R 使用减号元素“移除”向量的元素，而 Python 使用这些元素从逆序中提取。例如：y[-1] = y[2:length(y)] in R.
R 的 range 函数与 Python 的 range 函数不同。 R 中的等价物将是 seq 或 a:b（例如 3:n）。不是说它是右包含的，而 python 是右排的！
您没有像在 python 中那样将中间结果存储在 a 中。您需要在运行时执行此操作

最后一个：R 函数默认返回最后一个求值。所以不需要显式使用return。这不是问题，而是可以使代码看起来更干净（或在某些情况下不太干净）的东西。因此，解决您的问题的一种选择是：

robber <- function(nums){
  n <- length(nums) # <= Only compute length **once** =>
  if(n == 0)
    0 # <= Returned because no more code is run after this =>
  else if(n <= 2)
    max(nums) # <= Returned because no more code is run after this =>
  else{
    a <- numeric(n) # <= pre-allocate our vector =>
    a[1:2] <- cummax(nums[1:2]) # <= Cummax instead of c(nums[1], max(nums[1:2])) =>
    for(i in 3:n){ # <= Note that we start at 3, because of R's 1-indexing =>
      a[i] <- max(a[i - 1], a[i - 2] + nums[i])
    }
    a[n]
  }
}

注意三件事：

我使用 R 向量是 1 索引的，因此我的范围从 3 开始。
我预先分配了我的a 向量（这里使用numeric(n)）。 R 向量扩展慢，而 python 列表的时间复杂度是恒定的。因此，预分配是在所有情况下都推荐的方式。
我提取我的长度一次并将其存储在一个变量中。 n <- length(nums)。本质上没有必要多次评估，建议将这些中间结果存储在一个变量中。这适用于任何语言，例如 R、Python，甚至是 C++ 等编译语言（而对于后者，在许多情况下，编译器足够聪明，不会重新计算结果）。

最后我尽可能使用cummax。我觉得有一种优化的方法可以使用矢量化几乎立即获得结果，但我看不出来。

【讨论】：

非常感谢，您的解释帮了大忙。我很少使用 r，所以当我的朋友让我为他转换它时，我很挣扎，需要一些建议。
我的荣幸。很高兴我能帮助你。如果答案回答了您的问题，请确保通过单击投票按钮下方的复选标记将答案标记为“答案”。 :-)

【解决方案3】：

我会避免使用列表。因为附加列表很慢。（特别是在 R 中！- 向量要好得多。但我们不需要任何序列和索引，如果我们使用像我在这里展示的那样的变量）。你不需要建立一个列表。您需要记住的只是前一个以及 res 的 preprevious 值。

def robber(nums, res=0, prev=0, preprev=0): # local vars predefined here
    for x in nums:
        prev, preprev = res, prev
        res = max(prev, preprev + x)
    return res

这个 python 函数和你给定的一样。（试试看！）。

在 R 中，这将是：

robber <- function(nums, res=0, prev=0, preprev=0) {
  for (x in nums) {
    preprev <- prev
    prev <- res       # correct order important!
    res <- max(prev, preprev + x)
  }
  res
}

将局部变量定义放入参数列表中节省了 R 3 行代码，因此我做到了。

【讨论】：