优化 R 中的逐行矩阵比较答案

【问题标题】：Optimise row wise matrix comparison in R优化 R 中的逐行矩阵比较
【发布时间】：2020-12-13 14:04:06
【问题描述】：

我在 Google 上进行了广泛搜索，但似乎无法找到我的问题的答案。抱歉，如果以前有人问过这个问题。我有两个矩阵，a & b，每个都有相同的维度。我要做的是遍历 a 的行（从 i = 1 到 a 中的行数）并检查矩阵 a 的第 i 行中找到的 any 元素是否出现在相应行中矩阵 b。我有一个使用 sapply 的解决方案，但是对于非常大的矩阵，这会变得非常慢。我想知道是否有可能以某种方式对我的解决方案进行矢量化？以下示例：

# create example matrices
a = matrix(
  1:9,
  nrow = 3
)

b = matrix(
  4:12,
  nrow = 3
)

# iterate over rows in a....
# returns TRUE for each row of a where any element in ith row is found in the corresponding row i of matrix b
sapply(1:nrow(a), function(x){ any(a[x,] %in% b[x,])})

# however, for large matrices this performs quite poorly. is it possible to vectorise?

a = matrix(
  runif(14000000),
  nrow = 7000000
)

b = matrix(
  runif(14000000),
  nrow = 7000000
)

system.time({
 sapply(1:nrow(a), function(x){ any(a[x,] %in% b[x,])})
})

【问题讨论】：

标签： r matrix

【解决方案1】：

使用 apply 查找任何 0 差异：

a <- sample(1:3, 9, replace = TRUE)
b <- sample(1:3, 9, replace = TRUE)
a <- matrix(a, ncol = 3)
b <- matrix(b, ncol = 3)

diff <- (a - b)
apply(diff, 1, function(x) which(x == 0)) # actual indexes = 0
apply(diff, 1, function(x) any(x == 0)) # row check only

或

【讨论】：

【解决方案2】：

也许你可以试试intersect + asplit 如下所示

lengths(Map(intersect, asplit(a, 1), asplit(b, 1))) > 0

【讨论】：