识别 TRUE 和 FALSE 序列中最后一个 TRUE 的位置
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【中文标题】识别 TRUE 和 FALSE 序列中最后一个 TRUE 的位置【英文标题】：Identifying positions of the last TRUEs in a sequence of TRUEs and FALSEs 【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】：
【参考方案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.【参考方案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】：
【参考方案3】：查看rle
rlex = rle(x)
end = cumsum(rlex$lengths)
x&(seq(length(x)) %in% end)
[1] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE TRUE FALSE FALSE TRUE
弗兰克建议的另一种布局
seq_along(x) %in% with(rle(x), cumsum(lengths)[values])
[1] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE TRUE FALSE FALSE TRUE
【讨论】：
【参考方案4】：另一个带有rle的版本
x[setdiff(seq_along(x), with(rle(x), cumsum(lengths) * values))] <- FALSE
x
#[1] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE TRUE FALSE FALSE TRUE
【讨论】：
【参考方案5】：duplicated 的选项
library(data.table)
!duplicated(rleid(x), fromLast = TRUE) & x
#[1] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE TRUE FALSE FALSE TRUE
【讨论】：
【参考方案6】：基准测试
感谢所有解决方案。如果有人对基准测试感兴趣：
library(dplyr)
library(data.table)
set.seed(1)
x <- sample(c(TRUE, FALSE), 1000000, replace = T)
y <- data.frame(x = x) # For M. Viking's solution
x_dt <- x # For Ronak Shah's solution
microbenchmark::microbenchmark(Khaynes = Khaynes <- c((x[-1] != x[-length(x)]),T) & x,
jay.sf = jay.sf <- x>c(x[-1],0),
jay.sf_2 = jay.sf_2 <- diff(c(x,0))<0,
thelatemail = thelatemail <- diff(c(x,FALSE)) == -1,
WeNYoBen = rlex = rle(x); end = cumsum(rlex$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。【参考方案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以上是关于识别 TRUE 和 FALSE 序列中最后一个 TRUE 的位置的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章