R 向量链表

如果我有如下向量列表

list.x <- list(1:2, 1:3, 3:4, 5, 5:6)

---

今天我需要改变一下节奏，所以我决定试着用base R来回答这个问题。下面是：

首先，我创建了一个函数，如果两个向量相交，则将它们合并，如果不相交，则只返回第一个向量：

expand.if.toucing <- function(vector1, vector2) {

  i = intersect(vector1, vector2);

  if (NROW(i) > 0) 
    union(vector1, vector2) 
  else 
    vector1;

}

expand.if.toucing 0）
联合（矢量1，矢量2）
其他的
向量1；
}

然后我制作了一个函数，将向量列表中的一个元素与另一个元素合并：

list.reduce <- function (lst) {

  for(v1 in 1:NROW(lst)) 
    for (v2 in 1:NROW(lst)) {

      if (v1 == v2) 
        next; 

      prevLength <- NROW(lst[[v1]]);

      lst[[v1]] <- expand.if.toucing(lst[[v1]], lst[[v2]]);

      newLength <- NROW(lst[[v1]]);

      if (newLength == prevLength)
        next;

      return(lst[-v2]);

    }

  lst;

}

---

list.reduce今天我需要改变一下节奏，所以我决定试着用base R来回答这个问题。下面是：

首先，我创建了一个函数，如果两个向量相交，则将它们合并，如果不相交，则只返回第一个向量：

expand.if.toucing <- function(vector1, vector2) {

  i = intersect(vector1, vector2);

  if (NROW(i) > 0) 
    union(vector1, vector2) 
  else 
    vector1;

}

expand.if.toucing 0）
联合（矢量1，矢量2）
其他的
向量1；
}

然后我制作了一个函数，将向量列表中的一个元素与另一个元素合并：

list.reduce <- function (lst) {

  for(v1 in 1:NROW(lst)) 
    for (v2 in 1:NROW(lst)) {

      if (v1 == v2) 
        next; 

      prevLength <- NROW(lst[[v1]]);

      lst[[v1]] <- expand.if.toucing(lst[[v1]], lst[[v2]]);

      newLength <- NROW(lst[[v1]]);

      if (newLength == prevLength)
        next;

      return(lst[-v2]);

    }

  lst;

}

list.reduce似乎是一个图论问题<代码>igraph
可能有什么东西。您的列表定义了边，您希望在每个连接的组件中找到节点。实际上，我甚至建议。您只需创建图形对象，在其上运行
igraph:：components
，并按照您的要求格式化结果。谢谢，我需要了解图形对象。如果我的向量列表是一个字符向量列表，你知道这是否可行吗？我知道在一个数字列表和一个字符列表之间进行转换是非常简单的，所以这不重要。如果是的话，就转换。看起来像是一个图论问题<代码>igraph

可能有什么东西。您的列表定义了边，您希望在每个连接的组件中找到节点。实际上，我甚至建议。您只需创建图形对象，在其上运行

igraph:：components

，并按照您的要求格式化结果。谢谢，我需要了解图形对象。如果我的向量列表是一个字符向量列表，你知道这是否可行吗？我知道在一个数字列表和一个字符列表之间进行转换是非常简单的，所以这不重要。如果有，就转换。

replace.with.clusters <- function(lst, clusters) {

  for(l in 1:NROW(lst))
    for(c in 1:NROW(clusters)) {
      lst[[l]] <- expand.if.toucing(lst[[l]], clusters[[c]]);
      next;
    }

  lst;

}

list.x <- list(1:2, 1:3, 3:4, 5, 5:6)
clusters <- clusterize(list.x);
replace.with.clusters(list.x, clusters);

# Outputs the following:
#
# [[1]]
# [1] 1 2 3 4
# 
# [[2]]
# [1] 1 2 3 4
# 
# [[3]]
# [1] 3 4 1 2
# 
# [[4]]
# [1] 5 6
# 
# [[5]]
# [1] 5 6