R-是否有一种矢量化方法/预制函数可以快速生成两个矢量之间的唯一集？

所以，我想要的是一个数据帧，其中两个随机向量的组合在行上表示。我不想要像这样的重复组合；1,2;2,1. 只有一个。以及不重复的组合；1,1

现在我得到了这个简单的for循环，但它并不理想

unique_combos <- function(v1, v2) {
    df <- data.frame(matrix(ncol=2))
    counter = 0
    for (name1 in v1) {
        for (name2 in v2) {
            if (name1 != name2){
                counter = counter + 1
                df[counter,] <- c(name1, name2)
            }
        }
    }
    return(df)
}

# example usage;
> v1 <- c(1,2,3,4)
> v2 <- c(3,4,5,6)
> unique_combos(v1, v2)
   X1 X2
1   1  3
2   1  4
3   1  5
4   1  6
5   2  3
6   2  4
7   2  5
8   2  6
9   3  4
10  3  5
11  3  6
12  4  3
13  4  5
14  4  6
> 

---

unique_组合根本不需要循环。

您可以使用
expand.grid
并在一条指令中包含data.frame和repeats。然后使用逻辑索引只保留不同的行

unique_combos2 <- function(v1, v2) {
  e <- expand.grid(v1, v2)
  e <- e[e[[1]] < e[[2]], ]
  e[order(e[[1]]), ]
}


u1 <- unique_combos(v1, v2)
u2 <- unique_combos2(v1, v2)

这里的速度差可能不会有任何实际影响，除非向量很大，但是因为你把“性能”作为标签，这里有一个稍微快一点的方法

library(data.table)
CJ(v1, v2)[V1 != V2]

基准：

注:
默认情况下，
CJ
将按
v1
订购，而在
unique_combos2
中按
v1
订购需要花费大量时间，因此我删除了该部分，因为不清楚您是否需要它

unique_combos2 <- function(v1, v2) {
  e <- expand.grid(v1, v2)
  e <- e[e[[1]] != e[[2]], ]
  e
}
unique_combos3 <- function(v1, v2) CJ(v1, v2)[V1 != V2]

w1 <- sample(200)
w2 <- sample(200)
mb2 <- microbenchmark(
  u2 = unique_combos2(w1, w2),
  u3 = unique_combos3(w1, w2)
)

# Unit: milliseconds
#  expr      min       lq      mean   median       uq        max neval cld
#    u2 5.513842 5.942765 10.969386 6.692507 8.158763 368.180211   100   b
#    u3 1.140513 1.443076  1.898202 1.711384 2.139075   8.397942   100  a 

这里有一个
tidyverse
方法，主要使用
purr
工具。（编辑以澄清问题）。此方法执行以下操作：

获取向量乘积集的列表，过滤它们相等的情况
将列表元素转换为已排序的整数向量，并丢弃所有重复的
unique
将
转换回列列表结构，
简化
将列转换为向量，并放回数据帧中
非常开放，看看是否有人能想出一种方法来浓缩一些步骤

v1%
唯一%>%
转置（.names=c（“x”，“y”））%>%
简化所有%>%
作为_tible（）
#>#A tibble:13 x 2
#>xy
#>     
#>  1     1     3
#>  2     2     3
#>  3     3     4
#>  4     1     4
#>  5     2     4
#>  6     1     5
#>  7     2     5
#>  8     3     5
#>  9     4     5
#> 10     1     6
#> 11     2     6
#> 12     3     6
#> 13     4     6

由（v0.2.0）于2018-10-05创建。
我编辑了我的帖子，组合不对！参见3-4-3组合。我想避免这种行为，只使用1而不是两者。@CasperPetersBerghopper现在是Frank使用
的想法。我编辑了我的帖子，组合不对！参见3-4-3组合。我想避免这种行为，只需要1而不是两者。不，我不需要v1的精确顺序，我只需要combinations@Caspar我想用
或
@Frank谢谢！现在一切都像我希望的那样工作：）。我不明白为什么这样做有效，你能解释一下为什么使用
或
解决方案使用
或
哦，好的，Ryan。另一个选择是
unique（CJ（v1，v2）[v1>v2，c（“v1”，“v2”）：=（v2，v1）]）
@Caspar它通过选择一个约定来工作（至少在后一个公式中），这样就可以保留成对的v1v2。嗨，我编辑了我的帖子，谢谢你指出仍然存在的组合（我的错误）。我不一定需要订购，我只需要独特的组合。澄清；是的，我只想要其中一个组合，不管是哪一个。编辑以解决此澄清！
library(data.table)
CJ(v1, v2)[V1 != V2]

unique_combos2 <- function(v1, v2) {
  e <- expand.grid(v1, v2)
  e <- e[e[[1]] != e[[2]], ]
  e
}
unique_combos3 <- function(v1, v2) CJ(v1, v2)[V1 != V2]

w1 <- sample(200)
w2 <- sample(200)
mb2 <- microbenchmark(
  u2 = unique_combos2(w1, w2),
  u3 = unique_combos3(w1, w2)
)

# Unit: milliseconds
#  expr      min       lq      mean   median       uq        max neval cld
#    u2 5.513842 5.942765 10.969386 6.692507 8.158763 368.180211   100   b
#    u3 1.140513 1.443076  1.898202 1.711384 2.139075   8.397942   100  a 

unique(CJ(v1, v2)[V1 > V2, c("V1", "V2") := .(V2, V1)])