Alle Algorithmen in R

    Tiefensuche in R

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    Der Tiefensuche-Algorithmus (Depth-First Search, DFS) ist ein Algorithmus, mit dem ein Knoten in einem Baum gefunden wird. Dies bedeutet, dass der Algorithmus bei einer gegebenen Baumdatenstruktur den ersten Knoten in diesem Baum zurückgibt, der der angegebenen Bedingung entspricht (d. H. Gleich einem Wert ist). Die Kanten müssen ungewichtet sein. Dieser Algorithmus kann auch mit ungewichteten Diagrammen arbeiten, wenn ein Mechanismus zum Verfolgen bereits besuchter Knoten hinzugefügt wird.

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    Größter gemeinsamer Teiler in R

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    Der größte gemeinsame Teiler zweier Zahlen (in diesem Fall a und b) ist die größte Zahl, durch die beide Zahlen ohne Rest geteilt werden können. Dieser größte gemeinsame Divisor (Teiler)-Algorithmus, der als euklidischer Algorithmus bezeichnet wird, bestimmt diese Zahl. Der größte gemeinsame Teiler wird auch oft als gcd abgekürzt.

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    Iterative Deepening A Star in R

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    Der A-Star Algorithmus mit iterativer Vertiefung (IDA & ast;) ist ein Algorithmus, der verwendet wird, um das Problem des kürzesten Pfades in einem Baum zu lösen, kann jedoch modifiziert werden, um Graphen (d. H. Zyklen) zu handhaben. Es baut auf der ID-DFS (Iterative Deepening Depth-First Search) auf, indem eine Heuristik hinzugefügt wird, um nur relevante Knoten zu untersuchen.

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    Dijkstra in R

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    Der Dijkstra-Algorithmus ist ein Algorithmus, der verwendet wird, um das Problem des kürzesten Pfades in einem Diagramm zu lösen. Dies bedeutet, dass der Dijkstra-Algorithmus bei einer Anzahl von Knoten und den Kanten zwischen ihnen sowie der “Länge” der Kanten (als “Gewicht” bezeichnet) den kürzesten Weg vom angegebenen Startknoten zu allen anderen Knoten findet.

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    Iterative Tiefensuche in R

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    Der Iterative Tiefensuche-Algorithmus (Iterative Deepening Depth-First Search, ID-DFS) ist ein Algorithmus, mit dem ein Knoten in einem Baum gefunden wird. Dies bedeutet, dass der Algorithmus bei einer Baumdatenstruktur den ersten Knoten in diesem Baum zurückgibt, der der angegebenen Bedingung entspricht. Die Kanten müssen ungewichtet sein. Dieser Algorithmus kann auch mit ungewichteten Diagrammen arbeiten, wenn ein Mechanismus zum Verfolgen bereits besuchter Knoten hinzugefügt wurde.

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    Punkt-in-Polygon in R

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    Das PIP-Problem (Punkt-in-Polygon) ist das Problem, zu bestimmen, ob ein Punkt ein beliebiges Polygon ist. Dies mag für ein einfaches Polygon wie ein Quadrat oder ein Dreieck trivial klingen, wird jedoch mit komplexeren Polygonen wie dem im folgenden Beispiel komplexer. In diesem Beitrag wird der gerade-ungerade Algorithmus, auch Kreuzungsnummernalgorithmus oder Jordan-Algorithmus genannt (da er mit dem Jordan-Kurvensatz bewiesen werden kann) eingeführt.

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    A Star in R

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    Der A-Stern-Algorithmus (A & ast;) ist ein Algorithmus, der verwendet wird, um das Problem des kürzesten Pfades in einem Graphen zu lösen. Dies bedeutet, dass bei einer Anzahl von Knoten und den Kanten zwischen ihnen sowie der “Länge” der Kanten (als “Gewicht” bezeichnet) und einer Heuristik (dazu später mehr) die A & ast; Der Algorithmus findet den kürzesten Weg vom angegebenen Startknoten zu allen anderen Knoten.

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    Breitensuche in R

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    Der Breitensuchalgorithmus (Breadth-first-search, BFS) ist ein Algorithmus, der verwendet wird, um das Problem des kürzesten Pfades in einem Graphen ohne Kantengewichte zu lösen (d.h. ein Diagramm, in dem alle Knoten den gleichen “Abstand” voneinander haben und entweder verbunden sind oder nicht). Dies bedeutet, dass bei einer Anzahl von Knoten und den Kanten zwischen ihnen der Breitensuchalgorithmus den kürzesten Weg vom angegebenen Startknoten zu allen anderen Knoten findet.

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Über die Programmiersprache:

R

The R Logo

R ist eine interpretierte Sprache, die erstmals 1993 veröffentlicht wurde und in den letzten Jahren erheblich an Popularität gewonnen hat. Es wird hauptsächlich für Data Mining und -science sowie für Statistiken verwendet und ist eine beliebte Sprache in Disziplinen außerhalb der Informatik, die von Biologie bis Physik reichen. R ist dynamisch typisiert und verfügt über eine der vielfältigsten Bibliotheken für Statistik, maschinelles Lernen, Data Mining usw.

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Anreise zu “Hello World” in R.

Das Wichtigste zuerst - hier erfahren Sie, wie Sie Ihre erste Codezeile in R ausführen können.

  1. Laden Sie die neueste Version von R von r-project.org herunter und installieren Sie sie. Sie können auch eine frühere Version herunterladen, wenn Ihr Anwendungsfall dies erfordert.
  2. Öffnen Sie ein Terminal, stellen Sie sicher, dass der Befehl R funktioniert und dass der Befehl, den Sie verwenden werden, sich auf die Version bezieht, die Sie gerade installiert haben, indem SieR --version ausführen. Wenn der Fehler “Befehl nicht gefunden” (oder ähnlich) angezeigt wird, starten Sie die Befehlszeile und, falls dies nicht hilft, Ihren Computer neu. Wenn das Problem weiterhin besteht, finden Sie hier einige hilfreiche Fragen zu StackOverflow für Windows, Mac und Linux .
  3. Sobald dies funktioniert, können Sie das folgende Snippet ausführen: print (" Hello World "). Sie haben zwei Möglichkeiten, dies auszuführen: 3.1 Führen Sie “R” in der Befehlszeile aus, fügen Sie einfach das Code-Snippet ein und drücken Sie die Eingabetaste (Drücken Sie “STRG + D” und geben Sie “n” gefolgt von der Eingabetaste ein, um das Menü zu verlassen). 3.2 Speichern Sie das Snippet in einer Datei und nennen Sie es etwas, das mit “.R” endet, z. hello_world.R und führen SieRscript hello_world.R aus. Tipp: Verwenden Sie den Befehl ls (dir in Windows), um herauszufinden, welche Dateien sich in dem Ordner befinden, in dem sich Ihre Befehlszeile gerade befindet.

Das ist es! Beachten Sie, dass das Drucken von etwas auf die Konsole nur eine einzige Zeile in R ist - diese niedrige Eintrittsbarriere und das Fehlen des erforderlichen Boilerplate-Codes machen einen großen Teil der Attraktivität von R aus.

Grundlagen in R.

Um in R implementierte Algorithmen und Technologien zu verstehen, muss man zunächst verstehen, wie grundlegende Programmierkonzepte in dieser bestimmten Sprache aussehen.

Variablen und Arithmetik

Variablen in R sind wirklich einfach. Sie müssen weder einen Datentyp deklarieren noch deklarieren, dass Sie eine Variable definieren. R weiß das implizit. R ist auch in der Lage, Objekte und ihre Eigenschaften auf verschiedene Arten einfach zu definieren.

some_value = 10
my_object <- list(my_value = 4)
attr(my_object, 'other_value') <- 3

print((some_value + my_object$my_value + attr(my_object, 'other_value'))) # Prints 17

Arrays

Das Arbeiten mit Arrays ist in R ähnlich einfach:

# Create 2 vectors of length 3
vector1 <- c(1,2,3)
vector2 <- c(4,5,6)

# Create names for rows and columns (optional)
column.names <- c("column_1","column_2","column_3")
row.names <- c("row_1","row_2")

# Concatenate the vectors (as rows) to form an array, providing dimensions and row/column names
result <- array(c(vector1,vector2), dim = c(2,3), dimnames = list(row.names, column.names))

print(result)
# Prints:
#       column_1 column_2 column_3
# row_1        1        3        5
# row_2        2        4        6

Wie diejenigen unter Ihnen, die mit anderen Programmiersprachen wie Java vertraut sind, möglicherweise bereits bemerkt haben, handelt es sich nicht um native Arrays, sondern um Listen, die wie Arrays gekleidet sind. Dies bedeutet, dass Arrays in R erheblich langsamer sind als in Programmiersprachen niedrigerer Ebene. Dies ist ein Kompromiss, den R zugunsten der Einfachheit eingeht. Es gibt jedoch Pakete, die echte Arrays implementieren, die erheblich schneller sind.

Bedingungen

Wie die meisten Programmiersprachen kann R “if-else” -Anweisungen ausführen:

value = 1
if(value==1){
   print("Value is 1")
} else if(value==2){
     print("Value is 2")
} else {
     print("Value is something else")
}

R kann auch switch-Anweisungen ausführen, obwohl sie im Gegensatz zu anderen Sprachen wie Java als Funktion implementiert sind:

x <- switch(
   1,
   "Value is 1",
   "Value is 2",
   "Value is 3"
)

print(x)

Beachten Sie, dass diese Funktion ziemlich nutzlos ist, es jedoch andere Funktionen für komplexere Anwendungsfälle gibt.

Schleifen

R unterstützt sowohl for- als auch while-Schleifen sowie break- und next-Anweisungen (vergleichbar mit continue in anderen Sprachen). Zusätzlich unterstützt R “Wiederholungsschleifen”, die mit “while (true)” - Schleifen in anderen Sprachen vergleichbar sind, aber den Code ein wenig vereinfachen.

value <- 0
repeat {
  value <- value + 1
  if(value > 10) {
    break
  }
}
print(value)

value <- 0
while (value <= 10) {
  value = value + 1
}
print(value)

value <- c("Hello","World","!")
for ( i in value) {
  print(i)
}

for(i in 1:10){
  print(i)
}

Funktionen

Funktionen in R sind einfach zu definieren und erfordern zum Guten oder Schlechten keine Angabe von Rückgabe- oder Argumenttypen. Optional kann ein Standardwert für Argumente angegeben werden:

my_func <- function (
  a = "World"
) {
  print(a)
  return("!")
}

my_func("Hello")
print(my_func())

(Dies druckt “Hallo”, “Welt” und dann ”!“)

Syntax

R erfordert die Verwendung von geschweiften Klammern ({}), um Codeblöcke in Bedingungen, Schleifen, Funktionen usw.; Dies kann zwar zu lästigen Syntaxfehlern führen, bedeutet jedoch auch, dass die Verwendung von Leerzeichen für die bevorzugte Formatierung (z. B. Einrücken von Codeteilen) den Code nicht beeinflusst.

Fortgeschrittenes Wissen in R

Für weitere Informationen hat R einen großartigen Artikel Wikipedia. Die offizielle Website ist r-project.org.