识别 TRUE 和 FALSE 序列中最后一个 TRUE 的位置答案

【问题标题】：Identifying positions of the last TRUEs in a sequence of TRUEs and FALSEs识别 TRUE 和 FALSE 序列中最后一个 TRUE 的位置
【发布时间】：2019-11-10 20:59:01
【问题描述】：

我有一个 TRUE 和 FALSE 的向量：

x <- c(F,F,F,T,T,T,F,F,F,T,T,T,F,T,T)

我想在最后一个 TRUE 变为 FALSE 之前优雅地（并且在基础上）识别它的位置。

以下是可行的，但似乎可以简化：

c((x[-1] != x[-length(x)]),T) & x
> FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE  TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE  TRUE FALSE FALSE  TRUE

输入输出：

【问题讨论】：

标签： r vector logic cumsum

【解决方案1】：

利用diff 和附加的FALSE 来捕捉最后隐含的TRUE-to-FALSE。

diff(c(x,FALSE)) == -1
# [1] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE  TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE  TRUE
#[13] FALSE FALSE  TRUE

【讨论】：

更多高尔夫diff(c(x,0))<0.

【解决方案2】：

我们可能会查看x 大于移动x 并附加0 的位置。

x>c(x[-1],0)
# [1] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE  TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE  TRUE FALSE FALSE  TRUE

【讨论】：

【解决方案3】：

查看rle

rlex = rle(x)
end = cumsum(rlex$lengths)
x&(seq(length(x)) %in% end)
[1] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE  TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE  TRUE FALSE FALSE  TRUE

弗兰克建议的另一种布局

seq_along(x) %in% with(rle(x), cumsum(lengths)[values])
[1] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE  TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE  TRUE FALSE FALSE  TRUE

【讨论】：

【解决方案4】：

另一个带有rle的版本

x[setdiff(seq_along(x), with(rle(x), cumsum(lengths) * values))] <- FALSE
x
#[1] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE  TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE  TRUE FALSE FALSE  TRUE

【讨论】：

【解决方案5】：

duplicated 的选项

library(data.table)
!duplicated(rleid(x), fromLast = TRUE) & x
#[1] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE  TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE  TRUE FALSE FALSE  TRUE

【讨论】：

【解决方案6】：

基准测试

感谢所有解决方案。如果有人对基准测试感兴趣：

library(dplyr)
library(data.table)

set.seed(1)
x <- sample(c(TRUE, FALSE), 1000000, replace = T)
y <- data.frame(x = x) # For M. Viking's solution
x_dt <- x # For Ronak Shah's solution

microbenchmark::microbenchmark(Khaynes = {Khaynes <- c((x[-1] != x[-length(x)]),T) & x},
                                jay.sf = {jay.sf <- x>c(x[-1],0)},
                                jay.sf_2 = {jay.sf_2 <- diff(c(x,0))<0},
                                thelatemail = {thelatemail <- diff(c(x,FALSE)) == -1}, 
                                WeNYoBen = {rlex = rle(x); end = cumsum(rlex$lengths); WeNYoBen <- x&(seq(length(x)) %in% end)}, 
                                M._Viking = {M._Viking <- y %>% mutate(lasttrue = case_when(x > lead(x) ~ T, T ~ F))}, 
                                akrun = {akrun <- !duplicated(rleid(x), fromLast = TRUE) & x},
                                frank = {frank <- seq_along(x) %in% with(rle(x), cumsum(lengths)[values])}, 
                                Ronak_Shah = {x_dt[setdiff(seq_along(x_dt), with(rle(x_dt), cumsum(lengths) * values))] <- FALSE},
                                times = 50)
# Output:
    # Unit: milliseconds
    #         expr      min       lq      mean    median       uq      max neval
    #      Khaynes  23.0283  26.5010  31.76180  31.71290  37.1449  46.3824    50
    #       jay.sf  13.0630  13.5373  17.84056  13.77135  20.5462  73.5926    50
    #     jay.sf_2  26.1960  27.7653  35.25296  36.39615  39.3686  61.8858    50
    #  thelatemail  24.8204  26.7178  32.51675  33.50165  36.6328  41.9279    50
    #     WeNYoBen  83.9070  98.4700 107.79965 101.88475 107.1933 170.2940    50
    #    M._Viking  73.5963  83.4467  93.99603  86.58535  94.0915 151.7075    50
    #        akrun  42.5265  43.2879  48.42697  44.98085  51.1533 105.2836    50
    #        frank  81.9115  90.1559  95.40261  93.97015  98.2921 129.6162    50
    #   Ronak_Shah 109.0678 121.8230 133.10690 125.63930 133.7222 231.5350    50

all.equal(Khaynes, jay.sf)
all.equal(Khaynes, jay.sf_2)
all.equal(Khaynes, thelatemail)
all.equal(Khaynes, WeNYoBen)
all.equal(Khaynes, M._Viking$lasttrue) # When the last element is TRUE it will return false.
all.equal(Khaynes, akrun)
all.equal(Khaynes, frank)
all.equal(Khaynes, x_dt) # Ronak Shah solution.

【讨论】：

很好的跟进。 @jay.sf 的 x>c(x[-1],0) 是赢家。

【解决方案7】：

用于识别FALSE 之前的最后一个TRUE 的非base 解决方案。

 library(dplyr)

 y <- data.frame(x = c(FALSE,FALSE,FALSE,TRUE,TRUE,TRUE,FALSE,FALSE,
 FALSE,TRUE,TRUE,TRUE,FALSE,TRUE,TRUE))

 y %>% 
   mutate(lasttrue = case_when(x == TRUE & lead(x) == FALSE ~ TRUE,
                               TRUE ~ FALSE))

编辑：

y %>% 
  mutate(lasttrue = case_when(x > lead(x) ~ T,
                              T ~ F))

【讨论】：

返回错误结果，最后两个元素为 FALSE，TRUE