从第二个向量进行分组，对向量执行布尔运算

Question

我有两个具有二进制值的向量，它们表示关于某个数据向量的信息。第一个向量标识数据向量的某个元素是否被破坏。第二个向量确定了其他元素受到影响并因此也被破坏的范围。向量是这样的

itself_broken = c(FALSE, FALSE, FALSE, FALSE, TRUE, FALSE, TRUE, FALSE)
startpoint = c(TRUE, FALSE, FALSE, TRUE, FALSE, TRUE, FALSE, FALSE)

我现在想找到所有在以下意义上被破坏的元素:如果两个起始点之间的一个元素被破坏，那么这两个起始点之间的所有其他元素(包括左起始点)也被破坏。所以在上面的例子中，结果向量应该是:

all_broken = c(FALSE, FALSE, FALSE, TRUE, TRUE, TRUE, TRUE, TRUE)

我可以通过对每个itself_broken元素使用一个向上的循环来实现这一点，在到达起点之前将元素标记为broken。但这对我来说似乎效率很低。

解决这个问题的正确方法是什么?

Answer 1

像这样:

ave(itself_broken, cumsum(startpoint), FUN = any)

Answer 2

使用aggregate和cumsum

> itself_broken <- c(F,F,F,F,T,F,T,F)
> startpoint <- c(T,F,F,T,F,T,F,F)
> cs <- cumsum(startpoint)
> cs
[1] 1 1 1 2 2 3 3 3

cs识别组

> agg <- aggregate(itself_broken, by=list(group=cs), FUN=any)
> agg
  group     x
1     1 FALSE
2     2  TRUE
3     3  TRUE

agg告诉哪些组是坏的。现在将其与原始数据合并:

> merge(data.frame(group=cs, sp=startpoint, it=itself_broken), agg)
  group    sp    it     x
1     1  TRUE FALSE FALSE
2     1 FALSE FALSE FALSE
3     1 FALSE FALSE FALSE
4     2  TRUE FALSE  TRUE
5     2 FALSE  TRUE  TRUE
6     3  TRUE FALSE  TRUE
7     3 FALSE  TRUE  TRUE
8     3 FALSE FALSE  TRUE