使用约束扩展网格（或电源集）答案

【问题标题】：Expand grid (or power set) with constraints使用约束扩展网格（或电源集）
【发布时间】：2018-05-26 00:35:50
【问题描述】：

这个问题可能太笼统了，但我觉得它在我的工作中一次又一次地出现，因此可能会引起其他人的兴趣。

假设我想创建一个基于扩展网格的数据表（或矩阵）。

 library(data.table)
 Vmat1 = data.table(expand.grid(c(list(d = 1:5, w = 1:(3)))))

但是，假设如果我这样做，这将导致真实功率集的内存错误。但是，我想施加一些限制，例如：

如果w>1，那么它一定是d

这会给出较小的最终集，不会导致内存错误：

Vmat1[w>1 & d<3 | w==1]
   d w
1: 1 1
2: 2 1
3: 3 1
4: 4 1
5: 5 1
6: 1 2
7: 2 2
8: 1 3
9: 2 3

我的问题是，是否可以在创建网格时预先施加限制？构建完整的电源组然后调节和减少的成本太高。

【问题讨论】：

为 expand.grid 拆分成组？
stackoverflow.com/q/50400696/3358272 的可能重复项。（实际上是一回事……懒惰地扩展网格，例如 python2 的xrange），带有约束。）

标签： r matrix data.table bigdata powerset

【解决方案1】：

如果你关心的是记忆，你可以按照@chinsoon 的建议分成几组。

# Filter Method
V = CJ(d = 1:5, w = 1:3) # same as data.table(expand.grid(c(list(d = 1:5, w = 1:(3))))) except ordering
a <- V[w>1 & d<3 | w==1]

# Sets Method
d <- 1:5
w <- 1:3
b <- rbindlist(list(
      CJ(d = d[d < 3], w = w[w > 1]) 
    , CJ(d = d, w = w[w == 1])))

all(a == b[order(d, w)])

# [1] TRUE

【讨论】：

如果您有一个将列相互关联的条件怎么办？例如，另外假设，最后必须始终为真，d+w
CJ 也可以与列表一起使用吗？假设我有一个列表，其中包含 d 和 w 的可能向量作为单独的元素。如果我有很多变量或不想对其进行硬编码，这很有用
您可以使用do.call(CJ, listname) 将列表元素作为参数传递给CJ（或其他函数）。对于更复杂的约束，您需要使用 r2evans 的功能（或类似功能）