找到一个矢量的每个元素与另一个矢量之间的最小差异

Question

我有两个整数向量，对于第二个向量的每个元素，我想找到与第一个向量的任何元素的最小距离 - 例如

obj1 <- seq(0, 1000, length.out=11) 
obj2 <- 30:50 
min_diff <- sapply(obj2, function(x) min(abs(obj1-x))) 
min_diff 

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[1] 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 

有没有更有效的方法？我想把这个比例扩大到数千（数百万）的obj1 & obj2。

感谢， 亚伦

Answer 1

我会使用排序在所述第一向量的阶梯函数。这将避免循环，并且在R.

x <- rnorm(1000) 
y <- rnorm(1000) 
sorted.x <- sort(x) 
myfun <- stepfun(sorted.x, 0:length(x)) 

蛮快的现在myfun(1)会给你其值小于1的sorted.x最大元素的索引。就我而言，

> myfun(1) 
[1] 842 
> sorted.x[842] 
[1] 0.997574 
> sorted.x[843] 
[1] 1.014771 

所以，你知道最近的元素是sorted.x[myfun(1)]或sorted.x[myfun(1) + 1]。因此（和填充为0），

indices <- pmin(pmax(1, myfun(y)), length(sorted.x) - 1) 
mindist <- pmin(abs(y - sorted.x[indices]), abs(y - sorted.x[indices + 1])) 

Answer 2

开始通过排序OBJ1

那么你可以做的OBJ1为obj2的每个元素的二进制搜索。知道元素将在哪里，您可以将距离与obj1的两个附近元素进行比较，为您提供最小距离。

运行时（其中n1 = | OBJ1 |和n2 = | OBJ2 |）： （N1 + N2）的日志（N1）