近似匹配（all.equal的模拟相同）？

Question

考虑：

(tmp1 <- seq(0, 0.2, 0.01)[16]) 
# [1] 0.15 
(tmp2 <- seq(0, 0.2, 0.05)[4]) 
# [1] 0.15 

和

identical(tmp1, tmp2) 
# [1] FALSE 
all.equal(tmp1, tmp2) # test for 'near' equality 
[1] TRUE 

的根本原因是floating point precision做。然而，这会导致尝试使用match识别序列中的子序列的时候出了问题，例如：

match(seq(0, 0.2, 0.05), seq(0, 0.2, 0.01)) 
# [1] 1 6 11 NA 21 

是否有match的替代方案，是为all.equal的identical模拟？

Answer 1

我们可以写一个自定义的match称为near.match，通过dplyr::near启发：

near.match <- function(x, y, tol = .Machine$double.eps^0.5){ 
    sapply(x, function(i){ 
     res <- which(abs(y - i) < tol, arr.ind = TRUE)[1] 
     if(length(res)) res else NA_integer_ 
    }) 
} 

near.match(seq(0, 0.2, 0.05), seq(0, 0.2, 0.01)) 
# [1] 1 6 11 16 21 
near.match(c(seq(0, 0.2, 0.05), 0.3), seq(0, 0.2, 0.01)) 
# [1] 1 6 11 16 21 NA