我已经试着用脑子思考了几个小时了，但我的脑子最终还是被淹没了。。。我的最终目标是一个26行4列的数据帧，包含1-6的值，以半随机的方式分布，满足某些条件。
条件是：
- 每个数字在一行中只能出现一次
- 同一列的相邻行永远不能包含相同的值。为此，列1和列2必须被视为包含2个值的同一列，其中两个值都不能在相邻行中重复。所以如果我有"；1&2〃；在列1&2，我只能在"；3-6〃；在下一行和上一行中
- 值应该在表的任何小节中大致平均分布
我最初的想法是，我会对第一行进行采样，然后创建一个for循环，逐个添加其他行，从而改变基于先前采样绘制数字的概率。在添加此示例行之前，我可以检查是否满足第二个条件，如果不满足，则重新采样。
我最终意识到，这是如此的嵌套，以至于我无法用头脑去理解它……我认为我需要一个while循环，而我对此没有任何经验。与前两个条件不满足时一样，以基于先前出现的概率重新采样。然而，问题是，每一列都会根据以前的外观获得每个值的概率，所以我不能只对一行进行采样。然而，如果我根据以前的外观对每列进行单独采样，我可能会在一行中获得相同的值。。。
因此，这是我希望为FALSE的条件(我尝试了一个函数，如果语句为TRUE，它会重复(：
temp[1] == table[i-1,1] || temp[1] == table[i-1,2] || temp[2] == table[i-1,1] || temp[2] == table[i-1,2]
temp[3]== table[i-1,3]
temp[4]== table[i-1,4]
以下是我如何计算采样概率的方法(我意识到如果值还没有出现就有问题，因为这意味着除以0(
probAB <- rep(1,6) /table(table[,c(1,2)])
probC <- rep(1,6) /table(table[,3])
probD <- rep(1,6) /table(table[,4])
我想知道它应该是什么：这是一个不重复的家务轮换，在6个人之间，2个人承担1件家务，而其他2件家务只由一个人完成。我愿意接受其他建议来实现这个^^
我们可以使用拒绝采样。只需为每一行生成一个样本，如果满足条件，则接受它并转到下一行；否则，重复。
nr <- 26
nc <- 4
k <- 6
set.seed(123)
is_ok <- function(x, y) all(x != y) && x[1] != y[2] && x[2] != y[1]
tab <- matrix(NA, nr, nc)
tab[1, ] <- sample(k, nc)
for(i in 2:nr) repeat if (is_ok(tab[i, ] <- sample(k, nc), tab[i-1, ])) break