Подтвердить что ты не робот

Более быстрая версия гребенки

Есть ли способ ускорить команду combn, чтобы получить все уникальные комбинации из 2 элементов, взятых из вектора?

Обычно это можно настроить следующим образом:

# Get latest version of data.table
library(devtools)
install_github("Rdatatable/data.table",  build_vignettes = FALSE)  
library(data.table)

# Toy data
d <- data.table(id=as.character(paste0("A", 10001:15000))) 

# Transform data 
system.time({
d.1 <- as.data.table(t(combn(d$id, 2)))
})

Тем не менее, combn в 10 раз медленнее (23 секунды против 3 секунд на моем компьютере), чем вычисление всех возможных комбинаций с использованием data.table.

system.time({
d.2 <- d[, list(neighbor=d$id[-which(d$id==id)]), by=c("id")]
})

Работа с очень большими векторами, я ищу способ сохранить память, только вычисляя уникальные комбинации (например, combn), но со скоростью data.table(см. второй фрагмент кода).

Я ценю любую помощь.

4b9b3361

ОТВЕТЫ

Ответ 1

Вы можете использовать combnPrim из gRbase

source("http://bioconductor.org/biocLite.R")
biocLite("gRbase") # will install dependent packages automatically.
system.time({
 d.1 <- as.data.table(t(combn(d$id, 2)))
 })
#   user  system elapsed 
# 27.322   0.585  27.674 

system.time({
d.2 <- as.data.table(t(combnPrim(d$id,2)))
 })
#   user  system elapsed 
#  2.317   0.110   2.425 

identical(d.1[order(V1, V2),], d.2[order(V1,V2),])
#[1] TRUE

Ответ 2

Здесь используется способ data.table function foverlaps(), который также оказывается быстрым!

require(data.table) ## 1.9.4+
d[, `:=`(id1 = 1L, id2 = .I)] ## add interval columns for overlaps
setkey(d, id1, id2)

system.time(olaps <- foverlaps(d, d, type="within", which=TRUE)[xid != yid])
#  0.603   0.062   0.717

Обратите внимание, что foverlaps() не вычисляет все перестановки. Подмножество xid != yid необходимо для удаления совпадений. Подмножество может быть внутренне обработано более эффективно, реализуя аргумент ignoreSelf - аналогично IRanges::findOverlaps.

Теперь это просто вопрос выполнения подмножества с использованием полученных идентификаторов:

system.time(ans <- setDT(list(d$id[olaps$xid], d$id[olaps$yid])))
#   0.576   0.047   0.662

Итак, полностью, ~ 1,4 секунды.

Преимущество состоит в том, что вы можете сделать то же самое, даже если ваша data.table d имеет более одного столбца, на котором вы должны получить комбинации и использовать тот же объем памяти (так как мы возвращаем индексы). В этом случае вы просто выполните:

cbind(d[olaps$xid, your_cols, with=FALSE], d[olaps$yid, your_cols, with=FALSE])

Но он ограничивается заменой только combn(., 2L). Не более 2L.

Ответ 3

Вот решение, использующее Rcpp.

library(Rcpp)
library(data.table)
cppFunction('
Rcpp::DataFrame combi2(Rcpp::CharacterVector inputVector){
    int len = inputVector.size();
    int retLen = len * (len-1) / 2;
    Rcpp::CharacterVector outputVector1(retLen);
    Rcpp::CharacterVector outputVector2(retLen);
    int start = 0;
    for (int i = 0; i < len; ++i){
        for (int j = i+1; j < len; ++j){
            outputVector1(start) = inputVector(i);
            outputVector2(start) = inputVector(j);
            ++start;
            }
        }
    return(Rcpp::DataFrame::create(Rcpp::Named("id") = outputVector1,
                              Rcpp::Named("neighbor") = outputVector2));
};
')

# Toy data
d <- data.table(id=as.character(paste0("A", 10001:15000))) 

system.time({
    d.2 <- d[, list(neighbor=d$id[-which(d$id==id)]), by=c("id")]
    })
#  1.908   0.397   2.389

system.time({
    d[, `:=`(id1 = 1L, id2 = .I)] ## add interval columns for overlaps
    setkey(d, id1, id2)
    olaps <- foverlaps(d, d, type="within", which=TRUE)[xid != yid]
    ans <- setDT(list(d$id[olaps$xid], d$id[olaps$yid]))
    })
#  0.653   0.038   0.705

system.time(ans2 <- combi2(d$id))
#  1.377   0.108   1.495

Используя функцию Rcpp, чтобы получить индексы, а затем сформировать таблицу data.table, работает лучше.

cppFunction('
Rcpp::DataFrame combi2inds(const Rcpp::CharacterVector inputVector){
const int len = inputVector.size();
const int retLen = len * (len-1) / 2;
Rcpp::IntegerVector outputVector1(retLen);
Rcpp::IntegerVector outputVector2(retLen);
int indexSkip;
for (int i = 0; i < len; ++i){
    indexSkip = len * i - ((i+1) * i)/2;
    for (int j = 0; j < len-1-i; ++j){
        outputVector1(indexSkip+j) = i+1;
        outputVector2(indexSkip+j) = i+j+1+1;
        }
    }
return(Rcpp::DataFrame::create(Rcpp::Named("xid") = outputVector1,
                          Rcpp::Named("yid") = outputVector2));
};
')

system.time({
        indices <- combi2inds(d$id)
        ans2 <- setDT(list(d$id[indices$xid], d$id[indices$yid]))
        })      
#  0.389   0.027   0.425

Ответ 4

Сообщение с любым изменением слова Fast в заголовке является неполным без контрольных показателей. Прежде чем опубликовать какие-либо тесты, я хотел бы упомянуть, что, поскольку этот вопрос был опубликован, для R были выпущены два высоко оптимизированных пакета, arrangements и RcppAlgos (я автор) для создания комбинаций.

Чтобы дать вам представление об их скорости над combn и gRbase::combnPrim, вот базовый тест:

microbenchmark(arrangements::combinations(20, 10),
               combn(20, 10),
               gRbase::combnPrim(20, 10),
               RcppAlgos::comboGeneral(20, 10),
               unit = "relative")
Unit: relative
                              expr       min        lq      mean    median        uq       max neval
arrangements::combinations(20, 10)  1.364092  1.244705  1.198256  1.265019  1.192174  3.658389   100
                     combn(20, 10) 82.672684 61.589411 52.670841 59.976063 58.584740 67.596315   100
         gRbase::combnPrim(20, 10)  6.650843  5.290714  5.024889  5.303483  5.514129  4.540966   100
   RcppAlgos::comboGeneral(20, 10)  1.000000  1.000000  1.000000  1.000000  1.000000  1.000000   100

Теперь мы сравниваем другие функции, опубликованные для конкретного случая создания комбинаций, выбираем 2 и data.table объект data.table.

Функции следующие:

funAkraf <- function(d) {
    a <- comb2.int(length(d$id))      ## comb2.int from the answer given by @akraf                        
    data.table(V1 = d$id[a[,1]], V2 = d$id[a[,2]])
}

funAnirban <- function(d) {
    indices <- combi2inds(d$id)
    ans2 <- setDT(list(d$id[indices$xid], d$id[indices$yid]))
    ans2
}

funArrangements <- function(d) {as.data.table(arrangements::combinations(x = d$id, k = 2))}

funArun <- function(d) {
    d[, ':='(id1 = 1L, id2 = .I)] ## add interval columns for overlaps
    setkey(d, id1, id2)
    olaps <- foverlaps(d, d, type="within", which=TRUE)[xid != yid]
    ans <- setDT(list(d$id[olaps$xid], d$id[olaps$yid]))
    ans
}

funGRbase <- function(d) {as.data.table(t(gRbase::combnPrim(d$id,2)))}

funOPCombn <- function(d) {as.data.table(t(combn(d$id, 2)))}

funRcppAlgos <- function(d) {as.data.table(RcppAlgos::comboGeneral(d$id, 2))}

И вот контрольные показатели на примере, приведенном OP:

d <- data.table(id=as.character(paste0("A", 10001:15000))) 

microbenchmark(funAkraf(d),
               funAnirban(d),
               funArrangements(d),
               funArun(d),
               funGRbase(d),
               funOPCombn(d),
               funRcppAlgos(d),
               times = 10, unit = "relative")
Unit: relative
              expr       min        lq      mean    median        uq       max neval
       funAkraf(d)  2.961790  2.869365  2.612028  2.948955  2.215608  2.352351    10
     funAnirban(d)  1.000000  1.000000  1.000000  1.000000  1.000000  1.000000    10
funArrangements(d)  1.384152  1.427382  1.473522  1.854861  1.258471  1.233715    10
        funArun(d)  2.785375  2.543434  2.353724  2.793377  1.883702  2.013235    10
      funGRbase(d)  4.309175  3.909820  3.359260  3.921906  2.727707  2.465525    10
     funOPCombn(d) 22.810793 21.722210 17.989826 21.492045 14.079908 12.933432    10
   funRcppAlgos(d)  1.359991  1.551938  1.434623  1.727857  1.318949  1.176934    10

Мы видим, что функция, предоставляемая @AnirbanMukherjee, является самой быстрой для этой задачи, за которой следуют RcppAlgos/arrangements (очень близкие тайминги).

Все они дают одинаковый результат:

identical(funAkraf(d), funOPCombn(d))
#[1] TRUE
identical(funAkraf(d), funArrangements(d))
#[1] TRUE
identical(funRcppAlgos(d), funArrangements(d))
#[1] TRUE
identical(funRcppAlgos(d), funAnirban(d))
#[1] TRUE
identical(funRcppAlgos(d), funArun(d))
#[1] TRUE

## different order... we must sort
identical(funRcppAlgos(d), funGRbase(d))
[1] FALSE
d1 <- funGRbase(d)
d2 <- funRcppAlgos(d)

## now it the same
identical(d1[order(V1, V2),], d2[order(V1,V2),])
#[1] TRUE

Благодаря @Frank для указания того, как сравнить два data.tables не data.tables в результате создания новых data.tables а затем упорядочивая их:

fsetequal(funRcppAlgos(d), funGRbase(d))
[1] TRUE

Ответ 5


Вот два решения base-R, если вы не хотите использовать дополнительные зависимости:

  • comb2.int использует rep и другие функции генерации последовательности для генерации желаемого результата.

  • comb2.mat создает матрицу, использует upper.tri() для получения верхнего треугольника и which(..., arr.ind = TRUE) для получения индексов столбца и строки = > всех комбинаций.

Возможность 1: comb2.int

comb2.int <- function(n, rep = FALSE){
  if(!rep){
    # e.g. n=3 => (1,1), (1,2), (1,3), (2,2), (2,3), (3,3)
    x <- rep(1:n,(n:1)-1)
    i <- seq_along(x)+1
    o <- c(0,cumsum((n-2):1))
    y <- i-o[x]
  }else{
    # e.g. n=3 => (1,2), (1,3), (2,3)
    x <- rep(1:n,n:1)
    i <- seq_along(x)
    o <- c(0,cumsum(n:2))
    y <- i-o[x]+x-1
  }
  return(cbind(x,y))
}

Возможность 2: comb2.mat

comb2.mat <- function(n, rep = FALSE){
  # Use which(..., arr.ind = TRUE) to get coordinates.
  m <- matrix(FALSE, nrow = n, ncol = n)
  idxs <- which(upper.tri(m, diag = rep), arr.ind = TRUE)
  return(idxs)
}

Функции дают тот же результат, что и combn(.):

for(i in 2:8){
  # --- comb2.int ------------------
  stopifnot(comb2.int(i) == t(combn(i,2)))
  # => Equal

  # --- comb2.mat ------------------
  m <- comb2.mat(i)
  colnames(m) <- NULL   # difference 1: colnames
  m <- m[order(m[,1]),] # difference 2: output order
  stopifnot(m == t(combn(i,2)))
  # => Equal up to above differences
}

Но у меня есть другие элементы в моем векторе, чем целые целые числа!

Используйте возвращаемые значения как индексы:

v <- LETTERS[1:5]                                     
c <- comb2.int(length(v))                             
cbind(v[c[,1]], v[c[,2]])                             
#>       [,1] [,2]
#>  [1,] "A"  "B" 
#>  [2,] "A"  "C" 
#>  [3,] "A"  "D" 
#>  [4,] "A"  "E" 
#>  [5,] "B"  "C" 
#>  [6,] "B"  "D" 
#>  [7,] "B"  "E" 
#>  [8,] "C"  "D" 
#>  [9,] "C"  "E" 
#> [10,] "D"  "E"

Benchmark:

time (combn) = ~ 5x time (comb2.mat) = ~ 80x time (comb2.int):

library(microbenchmark)

n <- 800
microbenchmark({
  comb2.int(n)
},{
  comb2.mat(n)
},{
  t(combn(n, 2))
})
#>   Unit: milliseconds
#>                    expr        min         lq       mean     median        uq       max neval
#>    {     comb2.int(n) }   4.394051   4.731737   6.350406   5.334463   7.22677  14.68808   100
#>    {     comb2.mat(n) }  20.131455  22.901534  31.648521  24.411782  26.95821 297.70684   100
#>  {     t(combn(n, 2)) } 363.687284 374.826268 391.038755 380.012274 389.59960 532.30305   100