以容差匹配两个非常非常大的向量（快速！但节省工作空间）

考虑我有两个向量。一种是参考向量/列表，其中包括所有感兴趣的值和一个可能包含任何可能值的样本向量。现在我想在参考列表中找到我的样本的匹配项，该匹配项具有一定的容差，该容差不是固定的并且取决于向量内的比较值：

matches: abs(((referencelist - sample[i])/sample[i])*10^6)) < 0.5

对两个向量进行舍入是没有选择的！

例如考虑：

referencelist <- read.table(header=TRUE, text="value  name
154.00312  A
154.07685  B
154.21452  C
154.49545  D
156.77310  E
156.83991  F
159.02992  G
159.65553  H
159.93843  I")

sample <- c(154.00315, 159.02991, 154.07688, 156.77312)

所以我得到结果：

    name value      reference
1    A   154.00315  154.00312
2    G   159.02991  159.02992
3    B   154.07688  154.07685
4    E   156.77312  156.77310

我能做的就是使用例如外部函数就像

myDist <- outer(referencelist, sample, FUN=function(x, y) abs(((x - y)/y)*10^6))
matches <- which(myDist < 0.5, arr.ind=TRUE)
data.frame(name = referencelist$name[matches[, 1]], value=sample[matches[, 2]])

或者我可以使用for() loop.

但我的特殊问题是，参考向量有大约 1*10^12 个条目，而我的样本向量有大约 1*10^7 个条目。因此，通过使用 external() 我可以轻松破坏所有工作空间限制并使用for()或被锁链for()循环这将需要几天/几周才能完成。

有谁知道如何在 R 中快速完成此操作，仍然精确，但在计算机上工作消耗最大。 64 GB 内存？

谢谢你的帮助！

最好的祝愿

Using data.table（并从@eddi 复制粘贴二分查找（也称为二分法，参见@John Coleman 的评论））：

library(data.table)

dt <- as.data.table(referencelist)
setattr(dt, "sorted", "value")

tol <- 0.5
dt2 <- dt[J(sample), .(.I, ref = value, name), roll = "nearest", by = .EACHI]
dt2[, diff := abs(ref - value) / value * 1e6]
dt2[diff <= tol]

#       value I      ref name       diff
# 1: 154.0032 1 154.0031    A 0.19480121
# 2: 159.0299 7 159.0299    G 0.06288125
# 3: 154.0769 2 154.0769    B 0.19470799
# 4: 156.7731 5 156.7731    E 0.12757289

我没有对内存使用情况或执行时间进行基准测试，但是data.table享有在这两方面都非常擅长的声誉。如果它对你不起作用，请说出来，也许我会尝试对事物进行基准测试。

注：我的使用data.table是相当天真的。

并且有一个解决方案使用findInterval略低于：https://stackoverflow.com/a/29552922/6197649，但我预计它的性能会更差（再次：需要基准测试）。