R中关于小区的组合筛选问题（高难度问题）

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现在有125个小区（15X15个相等的小正方形）组成一个大正方形样地，现在想从这125个小区中选择一定数量的相邻小正方形（这些相邻小正方形组成的整体图形可以是各种形状，不一定要求还是正方形），假设需要的数量为seq(10,  210, by=15)这样一个梯度，即从125中抽10个、25个、40个、...、210个小正方形，每个数量梯度反复抽取，而这些小正方形都是相互连通的。每个小正方形内都有一定数量的植物，即每个小正方形都有一个数值（如：一个小正方形内有125株黑麦草）。举例，现在需要将10个小正方形内的数值加和成一个，即这10个小正方形构成一个样本，在125中再抽10个，再加和这些数值为另外一个样本，注意每次抽样这10个小正方形必须要求相连。对于后边的25个也是如此，每次抽取的25个算成一个（加和小正方形的数值）样本。在R中，如何才能做到？

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关键词：高难度 正方形 一个样 黑麦草 如何 黑麦草 正方形 样本 植物

光是抽取某一组合的概率就很难算，写了一个从抽取一个点，通过找相邻发展成10个点的代码，方法比较笨，而且数学上不一定对。论坛里美元符号会转化为格式，看懂即可。

1. set.seed(1234)
   
2. score <- matrix(rnorm(225,mean=0.7,sd=0.2),ncol=15)
   
3. len <- 10
   
4. library(dplyr)
   
5. find_close_points <- function(exist_points){
   
6.     col <- floor(exist_points/15)+ifelse(exist_points%%15==0,0,1)
   
7.     row <- ifelse(exist_points%%15==0,15,exist_points%%15) ##向量位置变为矩阵位置
   
8.     tmp_close_points_col <- c(col+1,col-1,col,col)
   
9.     tmp_close_points_row <- c(row,row,row+1,row-1) ##取相邻的点
   
10.     tmp_close_pos <- data.frame(row=tmp_close_points_row,
    
11.                                 col=tmp_close_points_col) %>%
    
12.                      .[.$row>0&.$row<=15&.$col>0&.$col<=15,] %>% ##去掉过界的
    
13.                      .[paste(.$row,.$col) %in% paste(row,col)==F,] ##去掉已存在的
    
14.     exist_vec <- ifelse(tmp_close_pos$row%%15==0,15,tmp_close_pos$row%%15)+
    
15.                  (tmp_close_pos$col-1)*15 ##矩阵位置还原为向量位置
    
16.     return(exist_vec)
    
17. }
    
18. 
    
19. exist_points <- c() ##已抽取点
    
20. close_points <- 1:225 ##相邻点
    
21. 
    
22. for(i in 1:len){
    
23.   set.seed(12345)
    
24.   temp_point <- sample(close_points,1) ##在相邻可抽取点中抽一个
    
25.   exist_points <- c(exist_points,temp_point) ##补进已抽取点
    
26.   close_points <- find_close_points(exist_points) ##根据已抽取点更新相邻点
    
27. }
    
28. results <- sum(score[exist_points]) ##求和
    
29. pos <- data.frame(col=floor(exist_points/15)+ifelse(exist_points%%15==0,0,1),
    
30.                   row=ifelse(exist_points%%15==0,15,exist_points%%15)) ##抽取点的矩阵位置

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你太牛了！

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