R/rowMaxs.R

In alexanderrobitzsch/CDM: Cognitive Diagnosis Modeling

## File Name: rowMaxs.R
## File Version: 1.13
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# utility method for computing intermediate information                        #
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# rowMaxs <- function(mat){
# Call: from din()
# Input: numeric matrix
# Output: row maxima of input matrix
#    n <- nrow(mat)
#    p <- ncol(mat)
#    x <- as.vector(mat)
#    x <- matrix(x[order(rep(1:n, p), x)], p, n)
#    x[p, ]
#}
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rowMaxs <- function(mat)
{
    n <- nrow(mat)
    p <- ncol(mat)
    maxval <- mat[,1]
    for ( cc in 2:p){
        maxval <- ifelse( mat[,cc] > maxval, mat[,cc], maxval )
    }
    return(maxval)
}
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rowMaxs2 <- function(mat)
{
    n <- nrow(mat)
    p <- ncol(mat)
    maxval <- mat[,1]
    maxind <- 1
    for ( cc in 2:p){
        ind <- ( mat[,cc] > maxval )
        maxval <- ifelse( ind, mat[,cc], maxval )
        maxind <- ifelse( ind, cc, maxind)
    }
    res <- list( "maxval"=maxval, "maxind"=maxind )
    return(res)
}
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rowMaxs3 <- function(mat)
{
    n <- nrow(mat)
    p <- ncol(mat)
    maxval <- mat[,1]
    maxind <- 1
    for ( cc in 2:p){
        maxval <- ifelse( mat[,cc] > maxval, mat[,cc], maxval )
        maxind <- maxind + ( cc - maxind ) * (mat[,cc]==maxval )
    }
    res <- list( "maxval"=maxval, "maxind"=maxind )
    return(res)
}
# rowMaxs3 is faster than rowMaxs2!