刚好碰到过类似的需求！要实现按次对角线顺序提取上三角非对角线元素，核心是利用列索引减行索引的差值来分组——这个差值正好对应每条次对角线的偏移量，从1到n-1（n是矩阵的行数）。下面用你的示例矩阵来一步步实现：

首先构造示例矩阵：

A <- matrix(1:25, 5, 5)
A
#      [,1] [,2] [,3] [,4] [,5]
# [1,]    1    6   11   16   21
# [2,]    2    7   12   17   22
# [3,]    3    8   13   18   23
# [4,]    4    9   14   19   24
# [5,]    5   10   15   20   25

实现步骤 #

1. 获取上三角非对角线元素的位置索引：用which(upper.tri(A, diag=FALSE), arr.ind=TRUE)可以拿到所有符合条件的元素的行、列坐标。
2. 计算次对角线偏移量：对每个位置，计算列索引 - 行索引，这个值就是该元素所属的次对角线编号（比如j-i=1是第一条次对角线，j-i=2是第二条，以此类推）。
3. 按偏移量分组提取元素：用split函数按偏移量分组，就能得到你想要的按次对角线排列的列表。

具体代码如下：

n <- nrow(A)
# 获取上三角非对角线元素的行、列索引
inds <- which(upper.tri(A, diag = FALSE), arr.ind = TRUE)
# 计算每个元素对应的次对角线偏移量
offsets <- inds[, "col"] - inds[, "row"]
# 按偏移量分组提取元素
res <- split(A[inds], offsets)

# 查看结果
res
# $`1`
# [1]  6 12 18 24
# 
# $`2`
# [1] 11 17 23
# 
# $`3`
# [1] 16 22
# 
# $`4`
# [1] 21

如果你需要把结果合并成一个单一向量（就像你示例里写的c(c(6,12,18,24), c(11,17,23), c(16,22), c(21))），只需要用unlist(res)，如果不需要自动生成的名字，可以再加unname()：

unname(unlist(res))
# [1]  6 12 18 24 11 17 23 16 22 21

效率说明 #

这个方法完全基于R的向量化操作，没有显式循环，就算是处理维度很大的矩阵（比如1000×1000）也能高效运行，因为which和split都是内置的高效函数。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者yliueagle