R 检测与另一个元素在一定距离内的数值向量元素

我有一个数字的

test_向量

，我想在向量中标记位于另一个元素20以内的任何数字的位置。在下面的例子中，你知道如何标记吗

14550（位置1）和14554（位置6）

---

test\u vector这里有一个可能的解决方案，使用
outer

x[rowSums(abs(outer(x, x, `-`)) < 20) > 1]
## [1] 14550 14554

x[行和（abs（外部（x，x，`-`））<20）>1]
## [1] 14550 14554

或者如果你想知道地点

which(rowSums(abs(outer(x, x, `-`)) < 20) > 1)
## [1] 1 6

which（行和（abs（外部（x，x，`-`））<20）>1）
## [1] 1 6


针对拟议备选方案的一些基准

set.seed(123)
x <- sample(1e6, 1e3)
microbenchmark(Outer = which(rowSums(abs(outer(x, x, `-`)) < 20) > 1),
               Sapply = which(rowSums(abs(sapply(x, `-`, x)) < 20) > 1),
               Vapply = which(rowSums(abs(vapply(x, `-`, x, FUN.VALUE = double(length(x)))) < 20) > 1),
               Dist = which(rowSums(as.matrix(dist(x)) < 20) > 1))

# Unit: milliseconds
#    expr      min       lq     mean    median        uq       max neval cld
#   Outer 16.43502 17.84158 30.22553  18.99517  58.39895  64.28932   100 a  
#  Sapply 24.66530 26.64898 39.44647  27.72899  67.83102  75.59510   100  b 
#  Vapply 15.05799 16.62862 25.52292  17.57840  18.94187  64.09142   100 a  
#    Dist 62.25154 66.00407 95.46239 104.26654 107.21883 150.30602   100   c

set.seed（123）
x 1），
sappy=其中（行和（abs（sappy（x，`-`，x））<20）>1），
Vapply=which（行和（abs）（Vapply（x，`-`，x，FUN.VALUE=double（length（x）））<20）>1），
Dist=其中（行和（如矩阵（Dist（x））<20）>1））
#单位：毫秒
#expr最小lq平均uq最大neval cld
#外部16.43502 17.84158 30.22553 18.99517 58.39895 64.28932 100 a
#赛普利24.6653026.64898 39.44647 27.72899 67.83102 75.59510 100 b
#Vapply 15.05799 16.62862 25.52292 17.57840 18.94187 64.09142 100 a
#地区62.2515466.0040795.46239104.26654107.21883150.30602100 c
与@RHertel讨论后：

w     = which(dist(x) < 20)
pairs = t(combn(length(x),2))

pairs[w, , drop = FALSE]
#      [,1] [,2]
# [1,]    1    6

w=哪个（距离（x）<20）
成对=t（梳（长度x，2））
成对[w，drop=FALSE]
#      [,1] [,2]
# [1,]    1    6

通过这种方式，您可以看到哪些元素对彼此的间距在20个单位以内。如果你只是想要元素索引列表，这是唯一的（c（pairs[w，]）

向量应该保持这个序列，还是可以排序？需要保持它的顺序，但是如果它可以排序，然后用于查找位置，那就行了。@Davidernburg已经发布了一个不需要任何排序的解决方案。工作非常好，非常感谢。定时器一启动我就接受。也可以使用

as.matrix（dist（x））

代替

abs（外部（…）

。我想它的计算量大约是原来的一半。@Frank我也这么想，但我一直认为

outer

比

dist

快得多。我想你甚至有一次发布了一个关于这个的问题，不是吗？虽然它可以在abs上节省一些时间。不知道。听起来很熟悉，是的。无论如何，它应该不会慢一些，但我不知道它的内部结构，也不记得它的时间安排。@RHertel在下面补充道。

w     = which(dist(x) < 20)
pairs = t(combn(length(x),2))

pairs[w, , drop = FALSE]
#      [,1] [,2]
# [1,]    1    6