使用R语言在矩阵中查找上三角矩阵匹配并可视化

本代码演示了如何在400020的大矩阵中查找与指定44小矩阵上三角矩阵完全相同的子矩阵。代码实现了搜索功能并返回匹配位置，并使用图像展示匹配的子矩阵。

代码示例

# 生成大矩阵a
set.seed(123)
a <- matrix(sample(1:9, 4000*20, replace=TRUE), nrow=4000)

# 生成小矩阵b
b <- matrix(c(1,2,3,4,NA,5,6,NA,NA,NA,7,NA,NA,NA,NA,8), nrow=4)

# 定义函数，返回一个矩阵的上三角矩阵
upper_tri <- function(mat) {
  n <- nrow(mat)
  upper_tri <- matrix(NA, nrow=n, ncol=n)
  for (i in 1:n) {
    for (j in i:n) {
      upper_tri[i,j] <- mat[i,j]
    }
  }
  return(upper_tri)
}

# 将b的上三角矩阵作为单元c
c <- upper_tri(b)

# 在a中寻找和c完全相同的矩阵
for (i in 1:(nrow(a)-3)) {
  for (j in 1:(ncol(a)-3)) {
    if (all(c == upper_tri(a[i:(i+3), j:(j+3)]))) {
      # 返回右上角元素在a中的位置
      cat('Found at position (', i+3, ',', j+4, ')\n')
      # 画图标出该矩阵
      image(1:4, 4:1, upper_tri(a[i:(i+3), j:(j+3)]), col=c('white', 'black'))
    }
  }
}

注

该代码的运行时间可能较长，具体时间取决于计算机性能和随机数种子设置。

扩展

• 可以修改代码以查找其他类型的子矩阵，例如下三角矩阵或对角矩阵。
• 可以添加更多可视化元素，例如将匹配的子矩阵用不同的颜色标记出来。
• 可以优化代码以提高运行效率，例如使用向量化操作或并行计算。