如何获得网格正方形中上下三角形的配对data.table？

Question

我有三个data.table，每个需要在方格中互相配对。我只想在网格广场的上下三角形上行走。我敢打赌，这在Java等其他编程语言中很简单，但我不知道如何在R中做到这一点。有谁知道这样做很简单吗？

数据

mylist <- list(
    a <- data.table(
    start=seq(1, by=9, len=10), stop=seq(6, by=9, len=10), 
    ID=letters[seq(1:10)], score=sample(1:25, 10, replace = FALSE)), 
    b <- data.table(
    start=seq(2, by=11, len=10), stop=seq(8, by=11, len=10), 
    ID=letters[seq(1:10)], score=sample(1:25, 10, replace = FALSE)), 
    c <- data.table(
    start=seq(4, by=11, len=10), stop=seq(9, by=11, len=10), 
    ID=letters[seq(1:10)], score=sample(1:25, 10, replace = FALSE)) 
) 

所有可能的对在正方形栅格（I手动一样）：

grid <- matrix((a,a), (a,b), (a,c), 
       (b,a), (b,b), (b,c), 
       (c,a), (c,b), (c,c),3,3) 

我无法找到合适的方法有效地创建网格对象，所以大致销从网格通过手动。

期望的输出：

网格对象可能是矩阵或其他表示形式。这是从头开始的代码，假设get.ovlp返回上面提到的网格表示，但重复的对重复了。我的目标是，通过除去这些重复对仅仅走在上/下方squre网格的三角

library(data.table) 
mylist <- list(a,b,c) 
get.ovlp <- function(set, idx=1L) { 
    que <- set[[idx]] 
    supp <- lapply(set[-idx], function(ele_) { 
    ans <- data.table::foverlaps(que, ele_) 
    }) 
    return(supp) 
} 

get.ovlp函数仅是玩具的例子，如何重复配对重叠发生等为代表的网格对象。

我只能从上面的方形网格上面/下面的三角形（包括对角线）对上走，然后使用data.table包中的foverlaps函数。任何人都可以提出可能的想法来有效解决这个问题吗非常感谢

Answer 1

如果我的理解正确，您希望将函数应用于mylist中的元素对，例如， ("a", "b")。例如，你可以做到这一点（我用merge作为函数为例）：

require(data.table) 

# your data (I named the elements a, b, and c) 
mylist <- list(a = data.table(start=seq(1, by=9, len=10), stop=seq(6, by=9, len=10), 
           ID=letters[seq(1:10)], score=sample(1:25, 10, replace = FALSE)), 
       b = data.table(start=seq(2, by=11, len=10), stop=seq(8, by=11, len=10), 
           ID=letters[seq(1:10)], score=sample(1:25, 10, replace = FALSE)), 
       c = data.table(start=seq(4, by=11, len=10), stop=seq(9, by=11, len=10), 
           ID=letters[seq(1:10)], score=sample(1:25, 10, replace = FALSE))) 


# build pairs on upper triangle 
# utilise fact that >= is meaningful for characters 
dt_idx = CJ(i = names(mylist), j = names(mylist))[j >= i] 

# apply function (here merge) by i, j: 
dt_idx[, 
     j = merge(x = mylist[[i]], y = mylist[[j]], by = c('start', 'stop', 'ID')), 
     by = list(i, j)] 

注： 如果在列表名称>=操作不是“有意义”了（因为名字未排序和/或更复杂的），你可以随时使用integer指数，然后采用相同的逻辑......

dt_idx = CJ(i = seq.int(length(mylist)), j = seq.int(length(mylist)))[j >= i]