2016-01-21 100 views
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以下是我认为我在与使用gmp包麻烦日常使用两种方案:R:困难操纵bigz矢量/列表

正常行为:

### example 1 (changing a subset of a vector) 
> v1 <- rep(1,10) 
> v1[3:7] <- 2:6 
> v1 
[1] 1 1 2 3 4 5 6 1 1 1 

### example 2 (flattening a list to a vector) 
> mylist1 <- list(1:5,6:10) 
> unlist(mylist1) 
[1] 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 

GMP当量:

### example 1 (when changing a subset, the vector is lost) 
> v2 <- as.bigz(rep(1,10)) 
> v2[3:7] <- as.bigz(2:6) 
> v2 
Big Integer ('bigz') 10 x 1 matrix: 
    [,1] 
[1,] 1 
[2,] 1 
[3,] 2 
[4,] 3 
[5,] 4 
[6,] 5 
[7,] 6 
[8,] 1 
[9,] 1 
[10,] 1 

### example 2 (strange behavior when flattening) 
> mylist2 <- list(as.bigz(1:5),as.bigz(6:10)) 
> unlist(mylist2) 
[1] 05 00 00 00 01 .... ##### many more "raw"-like entries 

这将是如果有GMP equival不错(即unlist.bigz),因为我们知道在R中“增长”的对象可能过于缓慢。大多数时候,我被迫宣布空bigz载体,不断添加到它想:

> v3 <- as.bigz(rep(1,2)) 
> v3 <- c(v3, as.bigz(2:6)) 
> v3 <- c(v3, as.bigz(rep(1,3))) 
> v3 
Big Integer ('bigz') object of length 10: 
    [1] 1 1 2 3 4 5 6 1 1 1 
> 

我通常声明与给定模式和长度的载体,但是当我试图用bigz做到这一点矢量如:v4 <- as.bigz(vector(length=n)),然后尝试填充矢量的子集,我得到像上面那样的结果(即有一列的矩阵)。这是非常不可取的。

回答

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可以使用c功能结合bigz对象的列表:

bigz.list <- list(
    as.bigz(1), 
    as.bigz(1), 
    as.bigz(2:6), 
    as.bigz(rep(1,3))) 

> do.call(c, bigz.list) 
Big Integer ('bigz') object of length 10: 
[1] 1 1 2 3 4 5 6 1 1 1