当该算法创建的组中没有更多更改时，如何停止该算法

如何解决当该算法创建的组中没有更多更改时，如何停止该算法

我正在尝试寻找一种替代算法，将直接或间接连接的列表中的向量分组-通过“ connected”，我的意思是拥有一个非空的交集。

此过程应该是有效的，因为它可以花很短的向量（大约10个向量，每个向量最多5个条目）在可能成千上万个列表上运行就不会花费太长时间。 在这个问题中，我还有一个使用igraph 的解决方案：How to merge two different groupings if they are not disjoint with dplyr。

但是，我的代码花了太长时间才能运行它。

以下是在纸上尝试一些示例后我转向的示例：

vectors <- list(1:3,3:4,4:5,6)

最终输出应将前三个元素组合在一起，最后一个分开。 vectors[[1]]通过拥有2和3共同连接到vectors[[2]]。从vectors[[2]]到vectors[[3]]，因为4。vectors[[1]]和vectors[[3]]之所以合并，是因为它们具有公共交点。这应该概括为“更长的链”。

因此，我试图编写自己的函数来迭代如下所示的过程：

1-在vectors[[i]]中的unlist(vectors)中找到最常见的条目，并取它们的最小值（如果我们采用多模式情况）：

 modes <- function(x,y) {
      ux <- unique(x)
      tab <- tabulate(match(y,ux))
      ux[tab == max(tab)]
    }

      z <- map(vectors,~ modes(.,unlist(vectors)) %>%
                 map(.,min))

此步骤应产生：z <- list(3,4,6)。创建vectors2，它接受​​vectors[[i]]并具有相同z[[i]]的{​​{1}}的并集。

再次重复上一步：

vectors2 <- list(1:3,3:5,6)

这样z2 <- map(vectors2,unlist(vectors2)) %>% map(.,min)) 和z2 <- list(3,3,6)。

由于如果要重复执行该算法，则不会发生任何变化，因此该过程将停止并返回vectors3 <- list(1:5,1:5,6)。

说了这么多，我想知道如何在z2中实现一些上述步骤：

• 如何通过合并上一步中具有相同R的条目来形成vectors2，vectors3等。
• 如何为算法设置停止时间-可能是硬停止（在n次迭代后停止），或者在z s收敛后停止。

最后，我问这种算法是否可能比链接的解决方案更有效。

如果这种解释不清楚，请在数学交换中的一个链接中要求我提供算法证明：https://math.stackexchange.com/questions/3854566/how-would-one-prove-that-this-algorithm-to-find-connected-dots-works-and-converg

也许这是很多问题，但是我很感谢您的帮助。