如何使用 R 对数据进行反排序

Question

我不确定如何命名它，但如果我有一个值列表，例如：

set.seed(2084)
vals = round(runif(12, 1, 3))

[1] 2 3 2 2 1 1 3 2 1 2 2 2

我对它进行排序：

[1] 1 1 1 2 2 2 2 2 2 2 3 3

但我想得到类似交替排序的东西（取 1-2-3 并重复）：

1 2 3 1 2 3 1 2 2 2 2 2

但问题是有 7 个二，它们在列表后面，而不是在其他值之间交替。我宁愿期望得到类似的东西：

1 2 2 3 1 2 2 2 1 2 2 3

或

1 2 2 3 1 2 2 3 1 2 2 2

如何索引它以获得这种“生长和切割”顺序的最均匀分布的值？

对我的想法发表一些看法。从这组 N 个唯一值（这里是 3 个）中，我们需要将它们中的每一个分布得尽可能远离彼此（以及远离该向量的边界）。因此，虽然我们有 1 个和 10 个插槽，但我们可以将它们放在这种模式中：

= 1 = = = 1 = = = 1

或

= = 1 = = 1 = = 1 =

这是正确的，除非其他数字在此列表中具有适当的位置。我们可以加三：

= 3 1 = = 1 = 3 1 =

现在，我们只有两个要填补。他们不会有理想的位置。我认为最好从值最丰富的数字开始。

我想清楚并描述一些算法，但我觉得反之亦然。

#编辑# 我猜对于较大的数据集，主题可能是“如何使用 R 在给定向量中均匀分布值”。如果反弹导致误解，也许这可能是从这种情况中安全退出的方式。但是在这里我不想有 2 个号码，除了有 5 个插槽可用。

对于1 2 2 3 4，有一个替代方案，例如1 2 3 4 2。

编辑 2

我找到了一个适用于 2 个值的函数 - 这是半解决方案，但这个想法正在奏效。我认为它即将迭代超过 2 个值，但也许我错了。

不是很优雅

antisort <- function(vals) {
  l = length(unique(vals))
  mx = names(which.max(table(vals)))
  mn = names(which.min(table(vals)))
  mxn = max(table(vals))
  indx = round(seq(from = 1, to = length(vals), length.out = mxn))
  vec = NULL
  for (i in indx) {
    vec[i] <- mx
  }
  vec[which(is.na(vec))] <- mn
  return(vec)
}

数据：

set.seed(2201)
vals = round(runif(12, 1, 2))

运行：

antisort(vals)

结果（不管是字符串）

“2”“1”“2”“1”“2”“2”“1”“2”“1”“2”“1”“2”

Answer 1

其中一个可能是您所追求的：

rep_len(unique(vals), length(vals))

或

rep_len(sort(unique(vals)), length(vals))

Answer 2

这是一种可能的启发式方法：

set.seed(2084)
maxn <- 3
vals = round(runif(12, 1, maxn)) #integral values

#result vector
v <- rep(NA_character_, length(vals))

#tabulate frequencies and sort in descending order
lens <- sort(table(vals), decreasing=TRUE)

#going through each distinct integral values, starting with the longest one
for (x in names(lens)) {
    #cut the result vector into roughly lens[x] number of parts
    idx <- cut(seq_along(v), breaks=lens[x])

    #fill the first NA with the current integral value
    split(v, idx) <- lapply(split(v, idx), function(subv) {
        subv[which(is.na(subv))[1L]] <- x
        subv
    })
}

#split the vector into maxn number of parts and sort each group
#the hardest part is probably how many parts to split into, which is defaulted
#to maximum of integral values in the original vector
lapply(split(v, cut(seq_along(v), breaks=maxn, labels=1L:maxn)), sort)

输出：

$`1`
[1] "1" "2" "2" "3"

$`2`
[1] "1" "2" "2" "2"

$`3`
[1] "1" "2" "2" "3"

相关链接：https://cs.stackexchange.com/questions/29709/algorithm-to-distribute-items-evenly