基数R中的排列之间的Kendall tau距离(又称气泡排序距离)
在不加载其他库的情况下,如何在R中计算两个排列之间的Kendall tau距离(又称气泡排序距离)?
回答:
这是一个O(n.log(n))实现,在阅读后一并刮过,但是我怀疑可能会有更好的R解决方案。
inversionNumber <- function(x){ mergeSort <- function(x){
if(length(x) == 1){
inv <- 0
#printind(' base case')
} else {
n <- length(x)
n1 <- ceiling(n/2)
n2 <- n-n1
y1 <- mergeSort(x[1:n1])
y2 <- mergeSort(x[n1+1:n2])
inv <- y1$inversions + y2$inversions
x1 <- y1$sortedVector
x2 <- y2$sortedVector
i1 <- 1
i2 <- 1
while(i1+i2 <= n1+n2+1){
if(i2 > n2 || (i1 <= n1 && x1[i1] <= x2[i2])){ # ***
x[i1+i2-1] <- x1[i1]
i1 <- i1 + 1
} else {
inv <- inv + n1 + 1 - i1
x[i1+i2-1] <- x2[i2]
i2 <- i2 + 1
}
}
}
return (list(inversions=inv,sortedVector=x))
}
r <- mergeSort(x)
return (r$inversions)
}
。
kendallTauDistance <- function(x,y){ return(inversionNumber(order(x)[rank(y)]))
}
如果需要定制抢七,则必须在标记的行上摆弄最后的条件 # ***
用法:
> kendallTauDistance(c(1,2,4,3),c(2,3,1,4))[1] 3
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