R-----实战（一）

最近在啃《R语言编程艺术》，今天主要记录一下几个实战的小栗子。

1：如何用代码判断一个向量里的奇数和偶数的个数？
2：如何计算为1的游程？（在一个由1,0组成的序列中，一个连续由1或者是0组成的串为游程）这里以计算有多少个1为例
3:如何对2的代码进行优化？
4:预测离散值的时间序列

1：如何用代码判断一个向量里的奇数和偶数的个数？
oddcount <- function(x) {
  k <- 0 # assign 0 to k
  for (i in x) {
    if (i %% 2 ==1) k <- k+1 # then k +1
  }
  return(k)
}

2：如何计算为1的游程？（在一个由1,0组成的序列中，一个连续由1或者是0组成的串为游程）这里以计算有多少个1为例
 findsame <- function(x,y) {
  a <- length(x)
  run <- NULL
  for (i in a+y-1) {
    if (all(x[i:i+y-1])==1) run <- c(run,i)
  }
return(run)
}
（个人聚德个python里面append的方法很像！）

3:对2的代码进行优化（代码优化的核心思想是利用预设内存的方法）
 findruns1 <- function(x,k) {
  n <- length(x)
  runs <- vector(length=n) #定义了一个原始向量
  count <- 0
  for (i in 1:(n-k+1)){
    if (all(x[i:(i+k-1)]==1)) {
      count <- count+1  #数字加和
      runs[count]<- i #进行向量的填充
    }
  }
  if(count >0) {
    runs <- runs[1:count]
  } else runs <- NULL
  return(runs)
}

这个代码的思想就是可以先预设一个向量框，然最后同属输出向量框中有用的信息来对向量框进行删减。

在这个例子中，向量的填充很有用，然后根绝填充的结果进行结果的有用输出

3:给出一系列的0,1的向量集合，我们可以根绝前面几个数字来预后后面0,1的走向吗？这里我们将使用“过半规则‘’
pred <- function(x,y){
  a <- length(x)
  b <- vector(length = a-y)
  k <- y/2
  for (i in 1:(a-y)){
    if(sum(x[i:(i+(y-1))])>= k) b[i]=1 else b[i]=0
  }
  return(mean(abs(b-x[(k+1):a])))
}

运用了0-1的均值是1的比例