Question

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我想总结一下＆＃34; a＆＃34;根据＆＃34; b＆＃34;形成一个新的清单。

即（5 + 6 + 8），（4 + 5），2

预期结果是：

a<-list(5,6,8,4,5,2)
b<-c(3,2,1)

我使用下面的代码来解决这个问题，但我想知道是否有更方便的方法来解决这个问题。谢谢！

[[1]]
[1] 19

[[2]]
[1] 9

[[3]]
[1] 2

Answer 1

我已经想到了这个问题的有趣解决方案，这可能有点奇怪，但我喜欢它：

as.list(diff(c(0,cumsum(a)[cumsum(b)])));
## [[1]]
## [1] 19
##
## [[2]]
## [1] 9
##
## [[3]]
## [1] 2
##

说明

首先，我们使用cumsum()获取完整的累积总和。注意：我最初认为cumsum()需要原子矢量（例如sum()），因此我最初在unlist()之前调用了cumsum()，但感谢@thelatemail指出它也可以与列表一起使用！

cumsum(a);
## [1]  5 11 19 23 28 30

然后通过在cumsum(b)上建立索引来提取要求和的范围的端点：

cumsum(b);
## [1] 3 5 6
cumsum(a)[cumsum(b)];
## [1] 19 28 30

我们可以通过diff()使用前导零来生成所需的求和：

diff(c(0,cumsum(a)[cumsum(b)]));
## [1] 19  9  2

由于您希望将结果作为列表，我们最终需要调用as.list()：

as.list(diff(c(0,cumsum(a)[cumsum(b)])));
## [[1]]
## [1] 19
##
## [[2]]
## [1] 9
##
## [[3]]
## [1] 2
##

效果

lightsnail <- function() { p<-rep(1:length(b),b); as.list(sapply(1:length(b), function(x) {sum(as.numeric(a)[which(p==x)])})); };
thelatemail <- function() as.list(tapply(unlist(a), rep(seq_along(b), b), sum)); ## added as.list()
psidom <- function() lapply(split(unlist(a), rep(seq_along(b), b)), sum);
tfc <- function() as.list(aggregate(unlist(a), list(rep(1:length(b),b)), sum)[["x"]]);
user20650 <- function() as.list(rowsum(unlist(a), rep(seq_along(b), b), reorder=FALSE));
bgoldst <- function() as.list(diff(c(0,cumsum(a)[cumsum(b)])));

expected <- list(19,9,2);
identical(expected,lightsnail());
## [1] TRUE
identical(expected,unname(thelatemail())); ## ignore names
## [1] TRUE
identical(expected,unname(psidom())); ## ignore names
## [1] TRUE
identical(expected,tfc());
## [1] TRUE
identical(expected,user20650());
## [1] TRUE
identical(expected,bgoldst());
## [1] TRUE

library(microbenchmark);
microbenchmark(lightsnail(),thelatemail(),psidom(),tfc(),user20650(),bgoldst(),times=1e3L);
## Unit: microseconds
##           expr     min      lq      mean  median      uq      max neval
##   lightsnail()  26.088  33.358  37.34079  37.206  39.344  100.927  1000
##  thelatemail() 121.881 135.139 151.77782 142.837 150.963 3547.386  1000
##       psidom()  48.753  55.595  61.13800  59.016  63.507  276.693  1000
##          tfc() 574.767 613.256 646.64302 628.652 645.757 1923.586  1000
##    user20650()  17.534  23.094  25.49522  25.232  26.943  101.782  1000
##      bgoldst()  10.264  14.969  17.61914  17.535  18.817   82.965  1000

Answer 2

另一种选择：lapply(split(unlist(a), rep(seq_along(b), b)), sum)

Answer 3

首先，当您实际使用向量时，没有理由使用列表。然后另外两种方法如下：

a <- c(5, 6, 8, 4, 5, 2)
b <- c(3, 2, 1)

f <- function(a, b) c(sum(head(a, b[1])), if(length(b) > 1) f(tail(a, -b[1]), b[-1]))
f(a, b)
# [1] 19  9  2

library(Matrix)
(a %*% bdiag(lapply(b, rep, x = 1)))[1, ]
# [1] 19  9  2

第一个是递归的，它在每个调用中不断缩短a和b，而第二个方法构造一个辅助块对角矩阵。

Answer 4

不确定它是否更方便，但您可以将聚合与您创建的索引一起使用（p）：

as.list(aggregate(unlist(a), list(rep(1:length(b),b)), sum)[["x"]])

总结列表的特定元素

4 个答案:

说明

效果