Как сгладить список в список без принуждения?

Ответ 1

Интересная нетривиальная проблема!

ОСНОВНОЕ ОБНОВЛЕНИЕ Со всем этим я переписал ответ и удалил некоторые тупики. Я также приурочил различные решения в разных случаях.

Здесь первое, довольно простое, но медленное решение:

flatten1 <- function(x) {
  y <- list()
  rapply(x, function(x) y <<- c(y,x))
  y
}

rapply позволяет перемещаться по списку и применять функцию к каждому элементу листа. К сожалению, он работает точно как unlist с возвращаемыми значениями. Поэтому я игнорирую результат из rapply и вместо этого добавляю значения к переменной y, выполняя <<-.

Рост y таким образом не очень эффективен (он квадратичен по времени). Поэтому, если есть много тысяч элементов, это будет очень медленно.

Более эффективный подход заключается в следующем: с упрощениями от @JoshuaUlrich:

flatten2 <- function(x) {
  len <- sum(rapply(x, function(x) 1L))
  y <- vector('list', len)
  i <- 0L
  rapply(x, function(x) { i <<- i+1L; y[[i]] <<- x })
  y
}

Здесь я сначала обнаруживаю длину результата и предварительно выделяю вектор. Затем я заполняю значения. Как вы можете видеть, это решение намного быстрее.

Здесь версия отличного решения @JoshO'Brien на основе Reduce, но расширена, поэтому обрабатывает произвольную глубину:

flatten3 <- function(x) {
  repeat {
    if(!any(vapply(x, is.list, logical(1)))) return(x)
    x <- Reduce(c, x)
  }
}

Теперь начнем битву!

# Check correctness on original problem 
x <- list(NA, list("TRUE", list(FALSE), 0L))
dput( flatten1(x) )
#list(NA, "TRUE", FALSE, 0L)
dput( flatten2(x) )
#list(NA, "TRUE", FALSE, 0L)
dput( flatten3(x) )
#list(NA_character_, "TRUE", FALSE, 0L)

# Time on a huge flat list
x <- as.list(1:1e5)
#system.time( flatten1(x) )  # Long time
system.time( flatten2(x) )  # 0.39 secs
system.time( flatten3(x) )  # 0.04 secs

# Time on a huge deep list
x <-'leaf'; for(i in 1:11) { x <- list(left=x, right=x, value=i) }
#system.time( flatten1(x) ) # Long time
system.time( flatten2(x) )  # 0.05 secs
system.time( flatten3(x) )  # 1.28 secs

... Так что мы наблюдаем, что решение Reduce быстрее, когда глубина является низкой, а решение rapply быстрее, когда глубина велика!

По мере правильности, вот несколько тестов:

> dput(flatten1( list(1:3, list(1:3, 'foo')) ))
list(1L, 2L, 3L, 1L, 2L, 3L, "foo")
> dput(flatten2( list(1:3, list(1:3, 'foo')) ))
list(1:3, 1:3, "foo")
> dput(flatten3( list(1:3, list(1:3, 'foo')) ))
list(1L, 2L, 3L, 1:3, "foo")

Неясно, какой результат нужен, но я наклоняюсь к результату от flatten2...

Ответ 2

Для списков, содержащих только несколько вложений, вы можете использовать Reduce() и c(), чтобы сделать что-то вроде следующего. Каждое приложение c() удаляет один уровень вложенности. (Полностью общее решение см. в разделе EDIT ниже.)

L <- (list(NA, list("TRUE", list(FALSE), 0L)))
Reduce(c, Reduce(c, L))
[[1]]
[1] NA

[[2]]
[1] "TRUE"

[[3]]
[1] FALSE

[[4]]
[1] 0



# TIMING TEST
x <- as.list(1:4e3)
system.time(flatten(x))   # Using the improved version    
# user  system elapsed 
# 0.14    0.00    0.13 
system.time(Reduce(c, x))
# user  system elapsed 
# 0.04    0.00    0.03 

EDIT Просто для удовольствия, здесь версия @Tommy версии @JoshO'Brien, которая работает для уже плоских списков. ДАЛЬНЕЙШЕЕ ИЗОБРАЖЕНИЕ Теперь @Tommy также решила эту проблему, но более чистым способом. Я оставлю эту версию на месте.

flatten <- function(x) {
    x <- list(x)
    repeat {
        x <- Reduce(c, x)
        if(!any(vapply(x, is.list, logical(1)))) return(x)
    }
}

flatten(list(3, TRUE, 'foo'))
# [[1]]
# [1] 3
# 
# [[2]]
# [1] TRUE
# 
# [[3]]
# [1] "foo"

Ответ 3

Как насчет этого? Он строит решение Джоша О'Брайена, но рекурсия с циклом while вместо этого использует unlist с recursive=FALSE.

flatten4 <- function(x) {
  while(any(vapply(x, is.list, logical(1)))) { 
    # this next line gives behavior like Tommy answer; 
    # removing it gives behavior like Josh's
    x <- lapply(x, function(x) if(is.list(x)) x else list(x))
    x <- unlist(x, recursive=FALSE) 
  }
  x
}

Сохранение прокомментированной строки дает такие результаты (которые предпочитает Томми, и я тоже).

> x <- list(1:3, list(1:3, 'foo'))
> dput(flatten4(x))
list(1:3, 1:3, "foo")

Выход из моей системы, используя тесты Tommy:

dput(flatten4(foo))
#list(NA, "TRUE", FALSE, 0L)

# Time on a long 
x <- as.list(1:1e5)
system.time( x2 <- flatten2(x) )  # 0.48 secs
system.time( x3 <- flatten3(x) )  # 0.07 secs
system.time( x4 <- flatten4(x) )  # 0.07 secs
identical(x2, x4) # TRUE
identical(x3, x4) # TRUE

# Time on a huge deep list
x <-'leaf'; for(i in 1:11) { x <- list(left=x, right=x, value=i) }
system.time( x2 <- flatten2(x) )  # 0.05 secs
system.time( x3 <- flatten3(x) )  # 1.45 secs
system.time( x4 <- flatten4(x) )  # 0.03 secs
identical(x2, unname(x4)) # TRUE
identical(unname(x3), unname(x4)) # TRUE

EDIT: Что касается получения глубины списка, возможно, что-то вроде этого будет работать; он получает индекс для каждого элемента рекурсивно.

depth <- function(x) {
  foo <- function(x, i=NULL) {
    if(is.list(x)) { lapply(seq_along(x), function(xi) foo(x[[xi]], c(i,xi))) }
    else { i }
  }
  flatten4(foo(x))
}

Это не очень быстро, но кажется, что он работает нормально.

x <- as.list(1:1e5)
system.time(d <- depth(x)) # 0.327 s

x <-'leaf'; for(i in 1:11) { x <- list(left=x, right=x, value=i) }
system.time(d <- depth(x)) # 0.041s

Я подумал, что он используется таким образом:

> x[[ d[[5]] ]]
[1] "leaf"
> x[[ d[[6]] ]]
[1] 1

Но вы также можете подсчитать количество узлов на каждой глубине.

> table(sapply(d, length))

   1    2    3    4    5    6    7    8    9   10   11 
   1    2    4    8   16   32   64  128  256  512 3072 

Ответ 4

Отредактировано для устранения недостатка, указанного в комментариях. К сожалению, это просто делает его еще менее эффективным. Хорошо.

Другой подход, хотя я не уверен, что он будет более эффективным, чем все, что @Tommy предложил:

l <- list(NA, list("TRUE", list(FALSE), 0L))

flatten <- function(x){
    obj <- rapply(x,identity,how = "unlist")
    cl <- rapply(x,class,how = "unlist")
    len <- rapply(x,length,how = "unlist")
    cl <- rep(cl,times = len)
    mapply(function(obj,cl){rs <- as(obj,cl); rs}, obj, cl, 
        SIMPLIFY = FALSE, USE.NAMES = FALSE)
}

> flatten(l)
[[1]]
[1] NA

[[2]]
[1] "TRUE"

[[3]]
[1] FALSE

[[4]]
[1] 0

Ответ 5

purrr::flatten достигает этого. Хотя он не рекурсивный (по дизайну).

Поэтому применение его дважды должно работать:

library(purrr)
l <- list(NA, list("TRUE", list(FALSE), 0L))
flatten(flatten(l))

Вот попытка рекурсивной версии:

flatten_recursive <- function(x) {
  stopifnot(is.list(x))
  if (any(vapply(x, is.list, logical(1)))) Recall(purrr::flatten(x)) else x
}
flatten_recursive(l)

Ответ 6

hack_list <- function(.list) {
  .list[['_hack']] <- function() NULL
  .list <- unlist(.list)
  .list$`_hack` <- NULL
  .list
}