R：来自具有两个条件的元素向量的所有长度的所有组合

如何解决R：来自具有两个条件的元素向量的所有长度的所有组合

在this question I posted some days ago之后，我想对每种长度的组合扩展相同的大小写。

所以我有一个向量形式：

stripe.confirmCardPayment(clientSecret,{
  payment_method: {
    card: elements.getElement(CardElement)
  }
}).then((result) => {
  if (result.error) {
    // payment failed,do something with the error
    console.log(result.error.message);
  } else {
    setSucceeded(true);
    setError(null)
    setProcessing(false)
    history.replace('/order')
});

最初，我只是希望所有 markers 的条件markers <- LETTERS[1:5] 和+的所有可能组合；即5的组合的“最低层次结构级别”。

因此将答案应用于上述问题，我得到了以下内容：

-

现在，我想将其扩展到包含1、2、3和4个标记的组合的“较高层次”级别。所以我会得到类似的东西：

 [1] "A+/B+/C+/D+/E+" "A-/B+/C+/D+/E+" "A+/B-/C+/D+/E+" "A-/B-/C+/D+/E+" "A+/B+/C-/D+/E+" "A-/B+/C-/D+/E+" "A+/B-/C-/D+/E+"
 [8] "A-/B-/C-/D+/E+" "A+/B+/C+/D-/E+" "A-/B+/C+/D-/E+" "A+/B-/C+/D-/E+" "A-/B-/C+/D-/E+" "A+/B+/C-/D-/E+" "A-/B+/C-/D-/E+"
[15] "A+/B-/C-/D-/E+" "A-/B-/C-/D-/E+" "A+/B+/C+/D+/E-" "A-/B+/C+/D+/E-" "A+/B-/C+/D+/E-" "A-/B-/C+/D+/E-" "A+/B+/C-/D+/E-"
[22] "A-/B+/C-/D+/E-" "A+/B-/C-/D+/E-" "A-/B-/C-/D+/E-" "A+/B+/C+/D-/E-" "A-/B+/C+/D-/E-" "A+/B-/C+/D-/E-" "A-/B-/C+/D-/E-"
[29] "A+/B+/C-/D-/E-" "A-/B+/C-/D-/E-" "A+/B-/C-/D-/E-" "A-/B-/C-/D-/E-"

在对先前问题的公认答案之上构建最快的最佳方法是什么？

不必一次完成，而是从5组的先前结果中获取“内部节点”还是可以的（甚至更好）。也许{{1} }中间结果。

有什么主意吗？谢谢！

编辑

对我而言，最好的方法是实际上在较高层级组合中为所有标记保留一个占位符。

例如，在这种情况下，"A+" "A-" "B+" "B-" "C+" "C-" ... "A+/B+" "A-/B+" "A+/B-" "A-/B-" "B+/C+" "B+/C-" "B-/C+" "B-/C-" ... "A+/B+/C+" "A-/B+/C+" ... "A+/B+/C+/D+/E+" "A-/B+/C+/D+/E+" "A+/B-/C+/D+/E+" "A-/B-/C+/D+/E+" "A+/B+/C-/D+/E+" ... 将变成expand.grid

编辑2

即使是从头开始创建所有可能的n尺寸组合（包括A+/D-）的第一个答案也非常好...在我的现实世界中，我有机会检索到一个较小的过滤列表。我最感兴趣的5个“标记”的“最低层级”组合。

在这种情况下，最好从该过滤列表中提取1,2,3,4 ... n（带有A+/NA/NA/D-/NA）组合的“上层节点” （而不是从头开始生成所有可能的n尺寸组合）...

有什么主意吗？

解决方法

如果您仍然希望将NA值保留在其中，则只需将其视为与“ +”或“-”不同的值即可，您也将拥有NA值。你可以做类似的事情

markers <- LETTERS[1:5]

test <- expand.grid(lapply(seq(markers),function(x) c("+","-","NA")),stringsAsFactors=FALSE)

apply(test,1,function(x){paste0(ifelse(x=="NA","NA",markers),ifelse(x=="NA","",x),collapse = "/")}) 

,

以我的previous answer为基础：

library(RcppAlgos)

plusMinusCombs <- function(n) {
    unlist(lapply(1:n,function(x) {
        comboGeneral(n,x,FUN = function(comb) {
            permuteGeneral(c("+","-"),repetition = TRUE,FUN = function(y) {
                res <- rep(NA_character_,n)
                res[comb] <- paste0(LETTERS[comb],y)
                paste(res,collapse = "/")
            })
        })
    }))
}

请注意，以上并未给出所有NAs的情况。例如，对于n <- 4，上面的代码将不会给出"NA/NA/NA/NA"。如果您确实需要这种情况，则可以更改上面的代码，以便将其附加到结果上。

它也是高效的（fun2是@MrFlick提供的功能）：

fun2 <- function(n) {
    markers <- LETTERS[1:n]
    test <- expand.grid(lapply(seq(markers),stringsAsFactors=FALSE)        
    apply(test,collapse = "/")}) 
}

library(microbenchmark)
microbenchmark(plusMinusCombs(6),fun2(6))
Unit: milliseconds
             expr       min        lq      mean    median        uq      max neval
plusMinusCombs(6)  6.094728  6.601576  8.513207  6.808835  7.146834 34.95683   100
          fun2(6) 12.909009 13.890408 18.250859 14.233292 18.461800 64.42103   100

我上面的“斜体”用斜体指出，如前所述，使用字符进行这种类型的处理（尤其是通过paste进行的字符串操作），无论您选择哪种方法，与一些等效的数值映射。

例如，仅删除上面的字符串特征，即可使效率提高大约4倍。下面的代码创建了一个对象，该对象与实际的期望结果进行了一对一的映射，因此后缀{{3 }}：

isomorphicInteger <- function(n) {
    lapply(1:n,FUN = function(comb) {
            permuteGeneral(c(1L,-1L),FUN = function(y) {
                res <- integer(n)
                res[comb] <- comb * y
                res
            })
        })
    })
}

microbenchmark(plusMinusCombs(6),fun2(6),isomorphicInteger(6))
Unit: milliseconds
                expr       min        lq      mean    median        uq       max neval
   plusMinusCombs(6)  6.348778  6.716615  9.433772  6.864476  7.194432 44.743407   100
             fun2(6) 13.927647 14.439699 17.775887 14.679669 18.480845 78.450272   100
isomorphicInteger(6)  1.662479  1.753788  2.290239  1.797843  1.897838  8.679857   100

仍有很大的改进空间。这只是为了表明，如果您真的关心性能，则可能需要重新考虑您的方法。很多时候在优化问题中，找到这些类型的映射至关重要。

免责声明：我是RcppAlgos

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