send+more=money その4

ブログラミング

# 漢字かななども使える（1 文字も可）バージョンsmm = function(str) { str = gsub("[ \t]", "", str) str = unlist(strsplit(str, "")) if (grepl(str[1], "+-")) { stop("Unary minus or plus is invalid.") } str = c(str, ".") nChar = length(str) ope…

2013-10-21

send+more=money その3

ブログラミング

R の for の特性を生かせば，f5 は f6 のようにできる。そして，f6 は f5 より速い。あっという間に答えが出る。関数の中で base::setdiff を最適化したものを使うようにしている。そのようにしないと（base::setdiff を使うと）むしろ f5 より遅くなる。 f…

2013-10-21

send+more=money その2

ブログラミング

for なんか使うと遅いだろうと思うだろうが，制約条件をせばめてやれば，むしろ他の方法より速くなる。 f5 = function() { m = 1 o = 0 for (s in 2:9) { for (e in 2:9) { if (e == s) next for (n in 2:9) { if (n == s || n == e) next for (d in 2:9) { …

2013-10-20

send+more=money

ブログラミング

元記事の関数の実行時間のほぼ90％は，permutations が占める。なので，残りの部分を凝ってみても速度向上は望めないので，せめて分かりやすく書いてみるか。 f2 = function() { library(gtools) perm = t(gtools::permutations(10, 8))-1 perm = perm[, pe…

2013-10-17

列ごとに同じ検定を繰り返すプログラム

ブログラミング

某所に掲載されていたプログラム以下のようにするとコンパクト KrusRep <- function(dat) { x <- ncol(dat) mat <- matrix(sapply(dat[, -x], function(z) kruskal.test(z ~ dat[, x])$statistic), ncol=1) dimnames(mat) <- list(colnames(dat[, -x]), "ch…

2013-10-16

確率の問題をシミュレーションで解く

ブログラミング

斎藤さんには二人の子供がいる。日曜日生まれの女の子はいるかと聞くと、いると言う。では、もう一人も女の子である確率は？分かりやすくするために，冗長に書く n = 100000000d = data.frame(mf1=sample(2, n, replace=TRUE), mf2=sample(2, n, replace=T…