Подсчет числа в серии

Question

Предположим, у меня есть вектор г

z<-c(6,7,10,11,12,13,17,20,31,32,33,40,56,57,58,59) 

Я хочу, чтобы какой-то выход, который будет хранить значение, когда есть последовательные серии как кол серии в противном случае простой подсчет этого числа, если нет серии

[1] 2 4 1 1 3 1 4 

Здесь

2 для 6,7

4 для 10 , 11,12,13

1 по 17

1 по 20

3 для 31,32,33

1 за 40

4 для 56,57,58, 59

Надеюсь, вы поймете вопрос. Я видел пример в stackoverflow, где можно подсчитать общее количество одинаковых цифр, как нет. 1 и 2 в вопросе, но не нашел ничего подобного. Пожалуйста, предоставьте решение

Akrun и bgoltst дает точный ответ на мой пост. Теперь я хочу решить его без функции предварительной сборки с использованием циклов. Есть идеи, ребята?

Answer 1

rle(c(0,cumsum(diff(z)!=1)))$lengths; 
## [1] 2 4 1 1 3 1 4 

---

Бенчмаркинг тест

library(microbenchmark); 

bgoldst <- function(z) rle(c(0,cumsum(diff(z)!=1)))$lengths; 
akrun1 <- function(z) unname(tapply(z,cumsum(c(TRUE,diff(z)!=1)),length)); 
akrun2 <- function(z) unname(lengths(split(z, cumsum(c(0,diff(z)!=1))))); 
akrun3 <- function(z) tabulate(cumsum(c(TRUE,z[-1L]-z[-length(z)]!=1))); 
loop <- function(z) { res <- integer(); if (length(z)==0L) return(res); ri <- 1L; res[ri] <- 1L; for (zi in seq(2L,len=length(z)-1L)) if (z[zi]==z[zi-1L]+1L) res[ri] <- res[ri]+1L else { ri <- ri+1L; res[ri] <- 1L; }; res; }; 

expected <- c(2L,4L,1L,1L,3L,1L,4L); 
identical(expected,bgoldst(z)); 
## [1] TRUE 
identical(expected,structure(akrun1(z),dim=NULL)); 
## [1] TRUE 
identical(expected,akrun2(z)); 
## [1] TRUE 
identical(expected,akrun3(z)); 
## [1] TRUE 
identical(expected,loop(z)); 
## [1] TRUE 

microbenchmark(bgoldst(z),akrun1(z),akrun2(z),akrun3(z),loop(z)); 
## Unit: microseconds 
##  expr  min  lq  mean median  uq  max neval 
## bgoldst(z) 29.081 35.9240 41.52996 40.2000 43.6215 112.901 100 
## akrun1(z) 139.416 152.2450 163.97971 161.6535 169.7790 301.068 100 
## akrun2(z) 94.940 103.0640 110.23655 107.7685 116.3220 168.924 100 
## akrun3(z) 4.277 6.4150 7.37772 7.6980 8.1260 18.817 100 
##  loop(z) 42.338 50.4635 58.54198 54.7400 64.3625 136.422 100 

---

Масштаб:

set.seed(1L); 
N <- 1e5L; z <- sort(sample(seq(1L,N*3L),N)); 
expected <- bgoldst(z); 
identical(expected,structure(akrun1(z),dim=NULL)); 
## [1] TRUE 
identical(expected,akrun2(z)); 
## [1] TRUE 
identical(expected,akrun3(z)); 
## [1] TRUE 
identical(expected,loop(z)); 
## [1] TRUE 

microbenchmark(bgoldst(z),akrun1(z),akrun2(z),akrun3(z),loop(z),times=10L); 
## Unit: milliseconds 
##  expr   min   lq  mean  median   uq  max neval 
## bgoldst(z) 7.260254 8.391395 11.045106 9.945911 11.704845 17.99818 10 
## akrun1(z) 193.259087 198.464899 215.520530 203.924951 220.394912 300.59812 10 
## akrun2(z) 217.264925 228.902627 263.216340 250.776189 285.028577 400.09614 10 
## akrun3(z) 2.322153 3.299338 6.076256 3.928843 7.569875 18.12305 10 
##  loop(z) 2392.752491 2463.121401 2545.236552 2494.690056 2527.570319 2882.29511 10 

Answer 2

Попробуйте

unname(tapply(z, cumsum(c(TRUE, diff(z)!=1)), FUN= length)) 
#[1] 2 4 1 1 3 1 4 

Или компактная версия будет

lengths(split(z, cumsum(c(0,diff(z)!=1)))) 

Или мы можем сделать

tabulate(cumsum(c(TRUE,z[-1]-z[-length(z)] !=1)))