在matlab中寻找向量中的删除元素

我有一个过程，是迭代和随机修剪一个巨大的整数向量，我想找出哪些元素在每次迭代之间被删除。这个向量有很多重复，使用ismember（）和setdiff（）对我帮助不大

作为说明，如果X=[1,10,8,5,10,3,5,2]：

step 0: X = 1,10,8,5,10,3,5,2
step 1: X = 1,10,8,10,3,5,2 (5 is removed)
step 2: X = 1,10,8,3,2 (10 and 5 are removed)
step 3: X = 10,8,3,2 (1 is removed)
step 4: X = 2 (10, 8 and 3 are removed)
step 5: X = [] (2 is finally removed)

我的目标是找到在每个步骤中删除的元素（即5、10和5等等）。我可能会在两个步骤之间使用

hist（X，unique（X））

找到一个过于复杂的解决方案，但我认为matlab中存在一个更优雅（更便宜！）的解决方案

这种方法是内存密集型的。它计算大小为

N

x

M

的中间矩阵，其中

N

是

x

的元素数，

M

是

x

的唯一元素数，使用。这可能可行或不可行，取决于您典型的

N

和

M

X = [1,10,8,5,10,3,5,2];
Y = [8,10,2,1]; % removed 10, 5, 5, 3. Order in Y is arbitrary
u = unique(X(:).');
removed = repelem(u, sum(X(:)==u,1)-sum(Y(:)==u,1));

给予

对于R2016b之前的Matlab版本，您需要的不是隐式扩展，而是：

removed = repelem(u, sum(bsxfun(@eq,X(:),u),1)-sum(bsxfun(@eq,Y(:),u),1));

如果

X

中的值始终为正整数，则可以使用更有效的方法计算每个元素出现的次数：

X = [1,10,8,5,10,3,5,2];
Y = [8,10,2,1]; % removed 10, 5, 5, 3. Order in Y is arbitrary
removed = repelem(1:max(X), sparse(1,X,1) - sparse(1,Y,1));

---

我提出了从输出中恢复输入的想法，方法是将两者相减，然后迭代不同的值，这些值就是被删除元素的索引

% Input.
X = [1, 10, 8, 5, 10, 3, 5, 2];

% Remove indices for the given example.
y = { [4], [4 6], [1], [1 2 3], [1] };

% Simulate removing.
for k = 1:numel(y)

  % Remove elements.
  temp = X;
  temp(y{k}) = [];

  % Determine number of removed elements.
  nRemoved = numel(X) - numel(temp);

  % Find removed elements by recovering input from output.
  recover = temp;
  removed = zeros(1, nRemoved);
  for l = 1:nRemoved
    tempdiff = X - [recover zeros(1, nRemoved - l + 1)];
    idx = find(tempdiff, 1);
    removed(l) = X(idx);
    recover = [recover(1:idx-1) X(idx) recover(idx:end)];
  end

  % Simple, stupid output.
  disp('Input:');
  disp(X);
  disp('');
  disp('Output:');
  disp(temp);
  disp('');
  disp('Removed elements:');
  disp(removed);
  disp('');
  disp('------------------------------');

  % Reset input.
  X = temp;

end

给定示例的输出：

Input:
    1   10    8    5   10    3    5    2

Output:
    1   10    8   10    3    5    2

Removed elements:
 5

------------------------------
Input:
    1   10    8   10    3    5    2

Output:
    1   10    8    3    2

Removed elements:
   10    5

------------------------------
Input:
    1   10    8    3    2

Output:
   10    8    3    2

Removed elements:
 1

------------------------------
Input:
   10    8    3    2

Output:
 2

Removed elements:
   10    8    3

------------------------------
Input:
 2

Output:
[](1x0)

Removed elements:
 2

------------------------------

---

这是一个合适的解决方案，还是我缺少了一些（明显的）低效率？

X有多大？通常它有多少唯一的元素？让这个过程（我认为是一个函数）也返回删除的元素不是更简单吗？还有，值总是正整数吗？@LuisMendo X通常包含数百个，最多包含数千个，是的值总是正的。@Grasshoper不，我不是建议使用直方图方法。给定两个数组

X

和

Y

，找到

X~=Y

的第一个元素。这是第一个删除的元素。现在应用于不匹配后的剩余阵列。解为O（kn），其中

k

是移除的元素数，

n

是

X

的长度。不过，这可能比

histc（unique）

解决方案建议的速度慢，编码量也多。谢谢。这个解决方案似乎是正确的，但是@Luis mendo提供的解决方案似乎更有效。这个方法很好用，而且很简洁！非常感谢。

Input:
    1   10    8    5   10    3    5    2

Output:
    1   10    8   10    3    5    2

Removed elements:
 5

------------------------------
Input:
    1   10    8   10    3    5    2

Output:
    1   10    8    3    2

Removed elements:
   10    5

------------------------------
Input:
    1   10    8    3    2

Output:
   10    8    3    2

Removed elements:
 1

------------------------------
Input:
   10    8    3    2

Output:
 2

Removed elements:
   10    8    3

------------------------------
Input:
 2

Output:
[](1x0)

Removed elements:
 2

------------------------------