Функция / инструкция для подсчета количества раз, когда значение уже было просмотрено

В R вы можете попробовать следующее:

 v <- c(1,3,1,2,4,2,1,3)
 ave(v, v, FUN=seq_along)-1
 #[1] 0 0 1 0 0 1 2 1

Объяснение

 ave(seq_along(v), v, FUN=seq_along)  #It may be better to use `seq_along(v)` considering different classes i.e. `factor` also.
 #[1] 1 1 2 1 1 2 3 2

Здесь мы группируем последовательность элементов по v. Для элементов, соответствующих одной группе, функция seq_along создаст 1,2,3 etc. В случае v элементы той же группы 1 находятся в позициях 1,3,7, поэтому эти соответствующие позиции будут 1,2,3. Вычитая с помощью 1, мы сможем начать с 0.

Чтобы лучше понять это,

 lst1 <- split(v,v)
 lst2 <- lapply(lst1, seq_along)
 unsplit(lst2, v)
 #[1] 1 1 2 1 1 2 3 2

Использование data.table

  library(data.table)
  DT <- data.table(v, ind=seq_along(v))
  DT[, n:=(1:.N)-1, by=v][,n[ind]]
  #[1] 0 0 1 0 0 1 2 1

В Matlab нет функции для этого (насколько я знаю), но вы можете добиться этого следующим образом:

w = sum(triu(bsxfun(@eq, v, v.'), 1));

Объяснение: bsxfun(...) сравнивает каждый элемент друг с другом. Тогда triu(..., 1) сохраняет только совпадения элемента с предыдущими элементами (т.е. значениями выше диагонали). Наконец sum(...) добавляет все совпадения с предыдущими элементами.

Более явная, но более медленная альтернатива (не рекомендуется):

w = arrayfun(@(n) sum(v(1:n-1)==v(n)), 1:numel(v));

Объяснение: для каждого индекса n (где n изменяется как 1:numel(v)) сравните все предыдущие элементы v(1:n-1) с текущим элементом v(n) и получите количество совпадений (sum(...)).

В R есть функция make.unique, которую можно использовать для получения требуемого результата. Сначала используйте его, чтобы сделать все элементы уникальными:

(v.u <- make.unique(as.character(v))) # it only works on character vectors so you must convert first
[1] "1"   "3"   "1.1" "2"   "4"   "2.1" "1.2" "3.1"

Затем вы можете взять этот вектор, удалить исходные данные, преобразовать пробелы в 0 и преобразовать обратно в целое число, чтобы получить счетчики:

as.integer(sub("^$","0",sub("[0-9]+\\.?","",v.u)))
[1] 0 0 1 0 0 1 2 1

Если вы хотите использовать цикл for в Matlab, вы можете получить результат с помощью:

res=v;
res(:)=0;
for c=1:length(v)
    helper=find(v==v(c));
    res(c)=find(helper==c);
end

не уверен в времени выполнения по сравнению с решением Луиса Мендо. Сейчас это проверю.

Изменить

Выполнение кода 10.000 раз приводит к:

My Solution: Elapsed time is 0.303828 seconds 
Luis Mendo's Solution (bsxfun): Elapsed time is 0.180215 seconds.
Luis Mendo's Solution (arrayfun): Elapsed time is 3.868467 seconds.

Таким образом, решение bsxfun является самым быстрым, за ним следует цикл for, за которым следует решение arrayfun. Теперь собираюсь сгенерировать более длинные v-массивы и посмотреть, изменится ли что-то.

Изменить 2. Изменение v на

v = ceil(rand(100,1)*8);

привело к более очевидному ранжированию во время выполнения:

My Solution: Elapsed time is 4.020916 seconds.
Luis Mendo's Solution (bsxfun):Elapsed time is 0.808152 seconds.
Luis Mendo's Solution (arrayfun): Elapsed time is 22.126661 seconds.