如何识别向量的确切元素？

Question

我的向量x的形式：

x=c(601, 602, 603, 604, 605, 606, 607, 608, 609, 610, 611, 612, 613, 614,
 615, 616, 617, 618, 619, 620, 621, 622, 623, 624, 625, 626, 627, 628, 629, 630,
 631, 632, 633, 634, 635, 636, 637, 638, 639, 640, 641, 642, 643, 644, 645, 646,
 647, 648, 649, 650)

如果length (x) == 50：我想测试（TRUE或FALSE），如果x恰好等于间隔1:50或51：100或101：150或151之一：200 ....或951：1000。

或者如果length (x)> 50，我想测试（TRUE或FALSE）是否x完全等于由（（1:50 U 51：100）组成的区间的并集或（1:50 U 101：150）或（51：100 U 151：200）....）。

我的尝试：

all(
    x == c(1:50) | 
    x == c(51:100) | 
    x == c(101:150) | 
    x == c(151:200) | 
    x == c(201:250) | 
    x == c(251:300) | 
    x == c(301:350) | 
    x == c(351:400) | 
    x == c(401:450) | 
    x == c(451:500) | 
    x == c(501:550) | 
    x == c(551:600) | 
    x == c(601:650) | 
    x == c(651:700) | 
    x == c(701:750) | 
    x == c(751:800) | 
    x == c(801:850) | 
    x == c(851:900) | 
    x == c(901:950) | 
    x == c(951:1000)
)

我想优化此代码。

PS：我不是想拥有x元素和this question之类的间隔的频率表。我想知道x是否完全对应于一个或这些间隔的并集。

Answer 1

data.table解决方案：

test <- function(u){
  ifelse(all(as.data.table(u)[, 
                              .N, 
                               by = cut(u, 
                                        breaks = seq(0, 1000, 50))][, unique(N)] == 50), 
         TRUE, 
         FALSE)
}

测试：

x <- 1:50 # TRUE
y <- 2:51 # FALSE
z <- 1:100 # TRUE
w <- 2:101 # FALSE

test(x)
> TRUE

test(y)
> FALSE

test(z)
> TRUE

test(w)
> FALSE

Answer 2

您可以使用cut，即

unique(cut(x, breaks = seq(0, 1000, by = 50)))
#[1] (600,650]

如果要布尔值，那么在这些间隔中包括x，则可以，

unique(cut(x, breaks = seq(0, 1000, by = 50))) != ''
#[1] TRUE

#or If you only want to be in 1 group, then as suggested by Ronak,
length(unique(cut(x, breaks = seq(0, 1000, by = 50)))) == 1
#[1] TRUE

Answer 3

另一个选项：

test <- function(x) length(x)%%50==0 & x[length(x)]%%50==0 & all(diff(x)==1)

length(x)%%50==0确保向量的长度是50的倍数。

[x[length(x)]%%50==0检查最后一个元素是否可以被50整除。

[all(diff(x)==1)检查向量是否为步长为1的序列（例如x <- rep(50,50)将使该部分失效）

检查：

> test(1:50)
#[1] TRUE
> test(2:51)
#[1] FALSE
> test(1:100)
#[1] TRUE
> test(2:101)
#[1] FALSE