使用 R 获取总和为 100 的所有组合

我需要使用 8 个变量来获取总和等于 100 的所有组合，这些变量可以按 10 的增量步长取 0 到 100 之间的任何值。（即 0、10、20 ... 100）

下面的脚本就是这样做的，但是效率非常低，因为它创建了一个巨大的数据集，我想知道是否有人有更好的方法来做到这一点。

x <- expand.grid("ON" = seq (0,100,10), 
        "3M" = seq(0,100,10), 
        "6M" = seq(0,100,10), 
        "1Y" = seq(0,100,10), 
        "2Y" = seq(0,100,10),
        "5Y" = seq(0,100,10), 
        "10Y" = seq(0,100,10), 
        "15Y" = seq(0,100,10))

x <- x[rowSums(x)==100,]

Edit --

回答 Stéphane Laurent 的问题

结果应该是这样的

ON 3M 6M 1Y 2Y 5Y 10Y 15Y        
100 0  0  0  0  0   0   0  
 90 10  0  0  0  0   0   0  
 80 20  0  0  0  0   0   0  
 70 30  0  0  0  0   0   0  
 60 40  0  0  0  0   0   0  
 50 50  0  0  0  0   0   0

(...)

  0 0  0  0  0  0 10  90  
  0 0  0  0  0  0  0 100

接下来是 Stéphane Laurent 的回答，我能够通过使用获得超快速的解决方案uniqueperm2功能here https://stackoverflow.com/questions/5671149/permute-all-unique-enumerations-of-a-vector-in-r/#answer-5683851.

library(partitions)

C = t(restrictedparts(10,8))
do.call(rbind, lapply(1:nrow(C),function(i)uniqueperm2(C[i,])))

Update，有更快的解决方案使用iterpc包裹。

library(partitions)
library(iterpc)
C = t(restrictedparts(10,8))
do.call(rbind, lapply(1:nrow(C),function(i) getall(iterpc(table(C[i,]), order=T))))

大约是速度的两倍uniqueperm2

> f <- function(){
    do.call(rbind, lapply(1:nrow(C),function(i)uniqueperm2(C[i,])))
}
> g <- function(){
    do.call(rbind, lapply(1:nrow(C),function(i) getall(iterpc(table(C[i,]), order=T))))
}
> microbenchmark(f(),g())
Unit: milliseconds
 expr      min       lq     mean   median       uq      max neval cld
  f() 36.37215 38.04941 40.43063 40.07220 42.29389 46.92574   100   b
  g() 16.77462 17.45665 19.46206 18.10101 20.65524 64.11858   100  a