在R中創建'for'循環

我有一點R的情況，我無法控制自己的頭。在R中創建'for'循環

據說這樣做的代碼應該只需要兩個或3線

我所要做的就是找出有多少10個變量的樣本必須採取之前，我所看到的每一個數字一次。

換句話說，有多少骰子的輥（在這種情況下，有10個面）採用我所見過的每一個側面

到目前爲止，我有東西沿着這些路線

param<-1:10 
    count<-0 
    seen<-0 
    for (i in 1:10) { 
     if (sample(param, size=1)==i); 
     if i in seen; 
      count+=1 
      seen+=1 
     elif count+=1 
    when seen==10 return(count) 
    }

但這是Waaay太長了，我也知道它的格式是不正確的（很確定我試圖在某些點使用python代碼），但這是我第一次在R中完成循環。

任何幫助將非常感激！

是的，這是一個項目，但我想不出其他任何東西。是的，我曾嘗試尋找的幫助其他問題/答案，但我的大腦只是一個懵懵懂懂現在

來源

2013-05-09 panderson

您當前的代碼只滾動骰子10次，檢查每次不同的數字（我f它目前是第5次滾動，它只會檢查5）。如果你對python很熟悉，也許可以先寫出來，這樣你就可以確定你的邏輯是正確的。 – Marius 2013-05-09 05:04:24

您可能會感興趣：http://math.stackexchange.com/questions/28905/expected-time-to-roll-all-1-through-6-on-a-die – thelatemail 2013-05-09 05:05:29

我該如何做到這一點所以沒有特定的時間擲骰子？就像我的代碼試圖做的事情的整個點是找出它需要多少卷。所以我希望它停止，一旦我看到所有的值從1到10 – panderson 2013-05-09 06:06:36

如果您正在尋找短代碼：

set.seed(1984) 

n = 10 
param = 1:n 
count = 0 

while(length(param) != 0){    ## stop when all numbers are seen 
param = setdiff(param, sample(1:n,1)) ## remove the element 
count = count + 1 
} 

count 

## 28

編輯（略向量化的方法）

set.seed(1984) 

n = 10 
param = 1:n 
count = 0 

while(length(param) != 0){ 
    count = count + length(param) 
    param = setdiff(param, sample(1:n,length(param),replace=T)) 
} 

count 

## 28

編輯2（多次運行）

set.seed(1984) 

n = 10 
num.runs = 5 
count = rep(0,5) 

for(i in 1:num.runs) 
{ 
    param = 1:n 
    while(length(param) != 0){ 
    count[i] = count[i] + length(param) 
    param = setdiff(param, sample(1:n,length(param),replace=T)) 
    } 
} 

count 

## 28 24 23 30 23

來源

2013-05-09 06:09:49 Nishanth

+1，雖然矢量化的解決方案會更酷:) – 2013-05-09 07:24:54

謝謝@PaulHiemstra。我在想如果它可能矢量化一個循環運行可變次數（取決於種子）？編輯： – Nishanth 2013-05-09 07:40:54

：基本上，如果我還沒有看到'3'號碼，那麼我一次抽樣'3'。所以在開始時'sample size = 10'。 – Nishanth 2013-05-09 08:28:52

您可以通過故意過採樣vectorise這個問題。在該示例中，創建長度1000的採樣向量，然後使用sapply找到的解決方案：

編輯，使用match而非sapply，通過@MadScone

set.seed(1984) 
n <- 10 

x <- sample(n, 1e3, replace=TRUE) 
max(match(1:n, x)) 
[1] 28

如果所建議的要重複的實驗性功能，您可以使用replicate：

do_experiment = function() { 
    n <- 10 
    x <- sample(n, 1e3, replace=TRUE) 
    return(max(match(1:n, x))) 
} 
replicate(100, do_experiment()) 
[1] 28 26 26 15 30 14 29 18 35 24 24 35 42 20 29 18 18 38 14 22 26 26 22 29 31 
[26] 51 14 35 26 19 40 22 23 19 28 15 27 20 16 18 20 19 18 37 24 38 37 54 29 19 
[51] 22 22 14 17 33 22 35 15 32 23 35 27 22 18 30 31 38 36 26 31 43 27 23 21 40 
[76] 25 36 21 39 27 55 28 36 15 48 31 32 46 28 21 40 23 46 24 31 30 25 21 24 20

來源

2013-05-09 08:38:35 Andrie

+1，雖然我不會說這個解決方案是矢量化的，但使用'sapply'仍然是一個循環... – 2013-05-09 08:40:06

不錯，但可能會失敗，因爲較大的'n'。甚至在極少數情況下也可能是'n = 10':) – Nishanth 2013-05-09 09:40:45

@PaulHiemstra True。 – Andrie 2013-05-09 09:58:04

在R中創建'for'循環

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