n个元素的顺序添加答案

【问题标题】：Sequential adding of n elementsn个元素的顺序添加
【发布时间】：2021-12-02 11:00:17
【问题描述】：

我在 R 中遇到了一个问题，我需要在 R 中操作向量。

假设我有一个长度为 12 的向量：

vector <- c(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12)

我现在需要将元素1+2、3+4、5+6 等添加到一个新向量中，在示例中为：

newvector <- c(3, 7, 11, 15, 19, 23)

我需要对更长的序列执行相同的操作，例如添加前三个，然后是 4-6，然后是 7-9 等等。

newvector <- c(6, 15, 24, 33)

等等。

【问题讨论】：

标签： r vector sum sequence

【解决方案1】：

将向量放入矩阵中，然后使用colSums。这里有一个函数可以做到这一点。

vector <- c(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12)

calculate_sum <- function(v, n) {
  colSums(matrix(v, nrow = n))
}

calculate_sum(vector, 2)
#[1]  3  7 11 15 19 23

calculate_sum(vector, 3)
#[1]  6 15 24 33

【讨论】：

【解决方案2】：

一个选项可能是：

tapply(x, cumsum(seq_along(x) %% 2 == 1), sum)

 1  2  3  4  5  6 
 3  7 11 15 19 23

对于 n = 3：

tapply(x, cumsum(seq_along(x) %% 3 == 1), sum)

 1  2  3  4 
 6 15 24 33

【讨论】：

【解决方案3】：

我会这样做：split 将向量分成 n 个组，Reduce 将每个组的第 n 个元素相加。

newvector <- Reduce(`+`, split(vector,c(1,2)))
[1]  3  7 11 15 19 23

作为一个函数，你可以这样：

splitSum <- function(v, n) Reduce(`+`, split(v, c(1:n))) 
splitSum(vector,3)
[1]  6 15 24 33

【讨论】：

【解决方案4】：

v <- 1:12

v1 <- rep(0, ((length(v))/2))

for(i in 1:((length(v))/2))
v1[i] <- v[i]+v[i+1]

v1

我只是使用了for 循环。也许在使用 if 条件之前检查向量长度是否可以分成 2 个和 3 个元素的组可能会改善这一点...

【讨论】：

【解决方案5】：

带有一些基准测试的RcppRoll 解决方案：

library(RcppRoll)
#> Warning: package 'RcppRoll' was built under R version 4.1.2

v <- as.numeric(1:12e4)
n <- 3L

fRoll <- function(v, n) roll_sum(v, n, by = n)
fMatrix <- function(v, n) colSums(matrix(v, nrow = n))
fCumsum <- function(v, n) diff(c(0, cumsum(v))[seq(1, length(v) + 1L, n)])
fReduce <- function(v, n) Reduce(`+`, split(v, 1:n))
fLoop <- function(v, n) {
  vOut <- numeric(ceiling(length(v)/n))
  idx <- 0:(n - 1)
  
  for (i in seq_along(vOut)) {
    vOut[i] <- sum(v[i*n - idx])
  }
  
  return(vOut)
}
fApply1 <- function(v, n) tapply(v, cumsum(seq_along(v) %% n == 1), sum)
fApply2 <- function(v, n) tapply(v, 0:(length(v) - 1) %/% n, sum)

microbenchmark::microbenchmark(fRoll(v, n), fMatrix(v, n), fCumsum(v, n), fReduce(v, n), fLoop(v, n), fApply1(v, n), fApply2(v, n))
#> Unit: microseconds
#>           expr     min       lq      mean   median       uq      max neval
#>    fRoll(v, n)   145.7   215.45   290.512   234.35   284.05   1559.6   100
#>  fMatrix(v, n)   282.0   360.85   428.385   382.20   437.70   1678.0   100
#>  fCumsum(v, n)  1724.5  1805.05  2060.008  1859.15  2094.30   6169.5   100
#>  fReduce(v, n)  1852.5  1943.15  2056.358  1985.75  2096.15   4335.6   100
#>    fLoop(v, n) 19976.5 22618.05 25725.492 23860.95 25300.10  73618.3   100
#>  fApply1(v, n) 69336.2 73841.35 77741.583 76639.80 80791.70 123253.8   100
#>  fApply2(v, n) 69178.3 73870.80 77691.152 76582.65 79066.60 101159.1   100

# check that all the functions return the same result
results <- lapply(list(fRoll, fMatrix, fCumsum, fReduce, fLoop, fApply1, fApply2), function(f) as.numeric(f(v, n)))
sum(duplicated.default(results)) == length(results) - 1L
#> [1] TRUE

Created on 2021-12-02 by the reprex package (v2.0.1)

可能不会在 base r 中击败 colSums(matrix(。

【讨论】：