如何从波动实验数据中提取递增序列并写入空数据框？

需求说明 #

从包含上下波动的实验数据中，提取仅保留严格递增趋势的序列——即移除所有下降或未超过当前已选序列最大值的元素。示例输入：
input_list = c(0,1,2,3,4,3,2,3,4,5,6,7,6,4,5,8,9)
预期输出：AList = c(0,1,2,3,4,5,6,7,8,9)（注：你提供的示例输出可能遗漏了元素7，按需求逻辑7是当前最大值，应被保留）

原代码问题分析 #

1. 循环范围错误：seq(1, length(list))会遍历到最后一个元素，此时i+1超出列表长度，导致list[i+1]为NA，触发条件判断的缺失值错误。
2. 逻辑错误：修改原列表元素的方式无法正确筛选递增序列，反而会破坏原始数据，导致结果不符合预期。

可行解决方案 #

方案1：基础for循环实现 #

通过跟踪当前最大值，遍历数据时仅保留大于当前最大值的元素：

# 原始输入数据
input_list <- c(0,1,2,3,4,3,2,3,4,5,6,7,6,4,5,8,9)

# 初始化结果列表和当前最大值
AList <- input_list[1]
current_max <- input_list[1]

# 从第二个元素开始遍历
for (i in 2:length(input_list)) {
  if (input_list[i] > current_max) {
    AList <- c(AList, input_list[i])
    current_max <- input_list[i]
  }
}

# 查看结果
AList

方案2：使用R内置函数简化实现 #

利用cummax()计算累积最大值，再提取其中的唯一值（即递增的峰值）：

input_list <- c(0,1,2,3,4,3,2,3,4,5,6,7,6,4,5,8,9)

# 计算累积最大值
cumulative_max <- cummax(input_list)
# 提取累积最大值中的唯一值（即递增序列）
AList <- cumulative_max[!duplicated(cumulative_max)]

AList

两种方案的输出均为：[1] 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9，完全符合递增趋势的筛选需求。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者cc Li