R 如何为另一个向量中的每个元素获取向量中最近的元素而不重复？

我得到了这个代码，它创建了两个向量，对于

a

中的每个元素，我想得到

b

中最近的元素：

a = rnorm(100)
b = rnorm(100)
c = vapply(a, function(x) which.min(abs(b - x)), 1)
table(duplicated(c))

FALSE  TRUE 
   61    39 

---

正如您所看到的，这个方法会提示您提供大量的重复项，这是正常的，但我不希望有重复项。我曾想过一旦选择了索引，就从

b

中删除事件，但我不知道如何在

vapply

下执行，这几乎肯定可以通过矢量化进行改进，但似乎可行，并且可以完成工作：

set.seed(1)
a = rnorm(5)
b = rnorm(5)

foo <- function(a,b) {

  out <- cbind(a, bval = NA)

  for (i in seq_along(a)) {
    #which value of B is closest?
    whichB <- which.min(abs(b - a[i]))
    #Assign that value to the bval column
    out[i, "bval"] <- b[whichB]
    #Remove that value of B from being chosen again
    b <- b[-whichB]
  }

  return(out)

}

#In action
foo(a,b)
---
              a       bval
[1,] -0.6264538 -0.8204684
[2,]  0.1836433  0.4874291
[3,] -0.8356286 -0.3053884
[4,]  1.5952808  0.7383247
[5,]  0.3295078  0.5757814

set.seed（1）
a=rnorm（5）
b=rnorm（5）
foo我相信这是你能得到的最好的：
sum（abs（排序（a）-排序（b））

我正在使用
data.table
来保留
a
的原始排序：

require(data.table)

set.seed(1)

a <- rnorm(100)
b <- rnorm(100)

sum(abs(a - b))
sum(abs(sort(a) - sort(b)))

dt <- data.table(a = a, b = b)
dt[, id := .I]

# sort dt by a
setkey(dt, a)

# sort b
dt[, b := sort(b)]

# return to original order
setkey(dt, id)

dt
dt[, sum(abs(a - b))]

最接近的匹配是对向量进行排序，然后将它们配对。
b
上的下列排列应该允许您这样做

p <- order(b)[order(order(a))] # order on b and then back transform the ordering of a

sum(abs(a-b[p]))
[1] 20.76788

这是非常糟糕的编程，但可能会工作，并且是矢量化的

   a <- rnorm(100)
   b <- rnorm(100)
   #make a copy of b (you'll see why)
   b1<-b
   res<- vapply(a, function(x) {ret<-which.min(abs(b1 - x));b1[ret]<<-NA;return(ret)}, 1)

a为了清楚起见，你a在寻找一个排列，
p
，这样
sum（abs（a-b[p]）
就最小化了吗？我想你可以这样说，我猜是
数据。table
的连接函数
roll=“nearest”
在这里很有用，ala@Chase这也是我的第一个想法。但我不认为这有助于避免比赛中出现重复。他们希望向量值之间有一一对应关系。@Wicelo请提供可复制的输入和输出，并解释如果
b
的每个值只能作为匹配出现一次，您希望如何确定匹配。一个
b
值是与第一个
a
值最接近的匹配值，还是与
a
值最接近的匹配值，与
b
值最接近的匹配值？你知道矢量化解决方案是否可行吗？@Wicelo这对于转换为Rcpp来说是微不足道的。好的调用-按
a
排序实际上是更聪明，会产生更好的结果。如果初始顺序不重要，只需
cbind（排序（a），排序（b）
是最直接的。我很喜欢nicola的解决方案，但你是对的。你的解决方案给出了更好的差分和。我必须研究
数据。格式化
以及
设置键
和
：=
操作符，我不知道这些东西编辑：事实上，詹姆斯的解决方案给出了相同的差分和是一个在线聊天工具，这正是我在发布之前所做的，但是使用了
=
而不是
请参见
？”
p <- order(b)[order(order(a))] # order on b and then back transform the ordering of a

sum(abs(a-b[p]))
[1] 20.76788

sum(abs(a-b[c]))
[1] 2.45583

   a <- rnorm(100)
   b <- rnorm(100)
   #make a copy of b (you'll see why)
   b1<-b
   res<- vapply(a, function(x) {ret<-which.min(abs(b1 - x));b1[ret]<<-NA;return(ret)}, 1)