R中反向下三角矩阵的树列表答案

【问题标题】：Tree list to reverse-lower triangular matrix in RR中反向下三角矩阵的树列表
【发布时间】：2016-02-15 16:41:42
【问题描述】：

我将如何进行转换

m = list(1,2:3,4:6,7:10)

到

     [,1] [,2] [,3] [,4]
[1,]    0    0    0   10
[2,]    0    0    6    9
[3,]    0    3    5    8
[4,]    1    2    4    7

感谢您的想法或一些指导！感谢您的耐心等待，以防问题过于幼稚或需要更多信息（我很乐意提供）。

【问题讨论】：

标签： r list matrix data-structures tree

【解决方案1】：

我会向前推进一个基本的 R 方法

# Create matrix with dimensions defined by the length of your list 
mat <- matrix(0, length(m), length(m)) 
# Fill in desired order
mat[upper.tri(mat, TRUE)] <- unlist(m)
# Order rows 
mat[length(m):1, ]

【讨论】：

因为你的答案要好 100 倍。数字到字符回到数字并不是真正应该做的事情
是的，也许吧，但我确实认为引入隐藏在包中的鲜为人知的功能很有用（否则我永远不会了解它们！）

【解决方案2】：

1) 在lapply 下方将n 零附加到m 的每个组件，sapply 获取m 的每个组件的第一个n 元素结果变成一个矩阵。最后，我们颠倒生成矩阵的行顺序。即使m 没有定义三角矩阵，这仍然有效：

n <- length(m)
sapply(lapply(m, c, numeric(n)), head, n)[n:1, ]

给予：

     [,1] [,2] [,3] [,4]
[1,]    0    0    0   10
[2,]    0    0    6    9
[3,]    0    3    5    8
[4,]    1    2    4    7

如果n 可以为零，则使用rev(seq_len(n)) 代替n:1。

2) 直截了当的sapply 也可以。它在 m 的每个反转组件前面加上适当数量的零，然后重新整形为一个矩阵：

sapply(m, function(v) c(numeric(n - length(v)), rev(v)))

【讨论】：

【解决方案3】：

这是另一个可供考虑的选择。这使用lengths 来计算最长向量的长度，然后使用vapply，它会自动简化为矩阵（类似于sapply，但更快）。

len <- max(lengths(m))           ## What's the longest vector in m?
vapply(m, function(x) {
  length(x) <- len               ## Make all vectors the same length
  rev(replace(x, is.na(x), 0))   ## Replace NA with 0 and reverse
}, numeric(len))
#      [,1] [,2] [,3] [,4]
# [1,]    0    0    0   10
# [2,]    0    0    6    9
# [3,]    0    3    5    8
# [4,]    1    2    4    7

【讨论】：

【解决方案4】：

如果您使用稀疏矩阵（来自Matrix 包），这些也可以工作：

> N <- lengths(m)
> sparseMatrix(i=1+length(m)-sequence(N), j=rep.int(N,N), x=unlist(m))
4 x 4 sparse Matrix of class "dgCMatrix"

[1,] . . . 10
[2,] . . 6  9
[3,] . 3 5  8
[4,] 1 2 4  7

这和上三角矩阵的成语几乎一样：

> sparseMatrix(i=sequence(N), j=rep.int(N,N), x=unlist(m))
4 x 4 sparse Matrix of class "dgCMatrix"

[1,] 1 2 4  7
[2,] . 3 5  8
[3,] . . 6  9
[4,] . . . 10

【讨论】：