使用purrr递归处理任意层次结构

Question

使用purrr递归处理任意层次结构

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假设我想要根据特定的标准修剪一个由嵌套列表组成的树形结构，在R中可以使用轻松实现：

# Based an example from the NetworkD3 documentation
# https://christophergandrud.github.io/networkD3/

URL <- paste0(
  "https://cdn.rawgit.com/christophergandrud/networkD3/",
  "master/JSONdata//flare.json")

flare <- jsonlite::fromJSON(URL, simplifyDataFrame = FALSE)

# Leaf nodes have a "size" attribute. Let's say we want to 
# prune all the nodes with size < 5000.

prune <- function(tree) {
  if ("children" %in% names(tree)) {
    p <- lapply(tree$children, prune)
    pp <- p[!unlist(lapply(p, is.null))]
    copied_tree = list()
    copied_tree$name = tree$name
    copied_tree$children = pp
    return(copied_tree)
  } else if (tree$size < 5000) {
    return(NULL)
  }
  return(tree)
}

pruned <- prune(flare)

在《R数据科学》一书中，Hadley Wickham 讨论了许多场景，其中purrr可以替代apply函数族来处理分层数据。然而，这些例子似乎只涉及单层嵌套列表或深度嵌套列表的特定节点。

是否有一种方法可以使用purrr来完成像上面讨论的递归任务？

- David Bruce Borenstein

也许我之前的尝试是相关的？https://dev59.com/aGsz5IYBdhLWcg3wDjto#39869503 - Aurèle

问题在于我想保留树结构，除了修剪部分。我考虑创建一个定界的节点路径（如xpath），然后展平，最后重建层次结构，但这看起来比只使用lapply更困难和不优雅。 - David Bruce Borenstein

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purrr::map是lapply的替代品（带有一些额外功能），但它并不会真正改变你在这里所做的事情。你可以尝试使用rapply，它是递归的，但可能需要一些技巧才能正确地工作。 - alistaire

@alistaire 是正确的，我的回答确实涉及了问题中的 purrr 部分，而不是“递归”部分。我认为这是 purrr 缺乏递归功能的设计原因，因为存在“安全性”问题。 - Aurèle

请参阅https://blog.rstudio.org/2016/01/06/purrr-0-2-0/，其中Hadley说：“Base R有unlist()函数，但它很危险，因为它总是成功的”。我认为这也适用于rapply（）。我将看看是否可以想出一个rapply（）解决方案... - Aurèle

1个回答

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可以查看英文原文，
原文链接

- Aurèle · Accepted Answer

library(purrr)
prune_2 <- function(tree) {
  # print(tree$name)
  # print(map_lgl(tree$children, ~ "size" %in% names(.x)))
  tree$children %<>%  
    map_if(~ "children" %in% names(.x), prune_2) %>% 
    discard(~ if ("size" %in% names(.x)) .x$size < 5000 else FALSE)
  tree
}
pruned_2 <- prune_2(flare)
identical(pruned, pruned_2)
# [1] TRUE