如何从两个向量中选择增加的值 - '编织两个向量'

Question

我有两个不同长度的向量。两个向量都有顺序的值：

v1 <- c(1:5, 11:18)
v2 <- c(2, 7, 8, 14)
v1         
# [1]  1  2  3  4  5 11 12 13 14 15 16 17 18
v2
# [1]  2  7  8 14

从 v1 的第一个元素开始，我想在两个向量之间交替，并一次从每个向量中选择一个元素。要选择的每个后续值都应大于前一个值。

“编织”两个向量后的所需序列：

c(1, 2, 3, 7, 11, 14, 15)

因此，我们从 v1 中的第一个元素 (1) 开始。然后，下一个元素应该从v2中选择并且大于前一个选择的值；我们从 v2 (2 > 1) 中选择 2。下一个值应该来自 v1 并且大于 2：我们从 v1 中选择 3。然后 7 来自 v2 (7 > 3)，11 来自 v1 (11 > 7)，依此类推，在向量之间交替，选取递增的值。

当 v2 中没有更多元素大于 v1 中的前一个值时，我们终止值的选择。因此，在这种情况下，15 是我们从 v1 中选择的最后一个值（丢弃了 16、17、18）：

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我更喜欢矢量化操作而不是不必要的循环。

额外：我的虚拟代码在 int 中。但我的实际数据是结构良好的时间值，我可以直接将其用作“lubridate”包中函数的参数。有什么功能可以完成这项工作吗？

Q1) 是否存在执行此操作的现有功能？ Q2) 有没有办法以向量化的方式来做到这一点，而不是在每个循环之后循环和修剪输入向量？

Answer 1

看看这是否足够笼统：

# extend the shorter of the two vectors, bind them to a matrix, 
m <- cbind(v1, v2[1:length(v1)])

# 'weave' the two vectors and bind with a vector index
m2 <- cbind(c(t(m)), 1:2)

# remove NA and duplicates
m3 <- m2[!is.na(m2[ , 1]) & !duplicated(m2[ , 1]), ]

# order 
m3 <- m3[order(m3[ , 1]), ]

# to pick values from every other vector,
# create a run-length id based on the vector index,
# remove duplicates of it, and use as index 
m3[!duplicated(cumsum(c(1L, m3[ , 2][-nrow(m3)] != m3[ , 2][-1]))), 1]
# [1]  1  2  3  7 11 14 15

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同样的想法，但使用data.table 更紧凑：

library(data.table)
m <- cbind(v1, v2[1:length(v1)])
d <- data.table(v = c(t(m)), g = 1:2)
d2 <- d[!is.na(v) & !duplicated(v), ]
setorder(d2, v)
d2[ , .SD[1], by = rleid(g)]$v
# [1]  1  2  3  7 11 14 15