查找条件语句的最小值,其中条件也适用于之后的所有值

另一种方法:

library(data.table)

set.seed(0L)
M <- 1e4
DT <- data.table(a=1:M, b=10*runif(M))

mtd1 <- function() {
    DT[which(b < 1 &
            sapply(seq_len(.N), 
                function(i) all(b[min(.N, i + 1):nrow(DT)] <= b[i]))
    )[1]]   
}

mtd2 <- function() {
    DT[order(-b), .SD[b < 1][1L]]
}

identical(mtd1(), mtd2())
#[1] TRUE

library(microbenchmark)
microbenchmark(mtd1(), mtd2(), times=3L)

时间安排:

Unit: milliseconds
   expr      min       lq       mean   median        uq      max neval
 mtd1() 737.5113 754.3420 766.047900 771.1728 780.31620 789.4596     3
 mtd2()   1.6830   1.7687   3.118033   1.8544   3.83555   5.8167     3

stack[which(b < 1 &
            sapply(seq_len(.N), 
                   function(i) all(b[min(.N, i + 1):nrow(stack)] <= b[i]))
            )[1]]

如果 b[i] < 1 和 b[i + x] <= b[i] 我们不需要检查 b[i + x] < 1

或由 ID

fun <- function(b){
  N <- length(b)
  which(b < 1 &
        sapply(seq_len(N), 
               function(i) all(b[min(N, i + 1):N] <= b[i]))
        )[1] == seq_len(N)
}

setorder(stack, ID)
stack[stack[, fun(b), by = ID]$V1]

编辑:

我不能删除这篇帖子,因为它已经被接受,但我意识到这在很多情况下给出了错误的答案,例如下面的一篇。另一个答案是正确的(无论如何要快得多)。

set.seed(0)
DT <- data.table(a=1:10, b=1.1*runif(10))