このRコードをベクトル化する方法Plyr、Apply、または同様の方法を使用しますか？

Question

ディレクトリ内の重複したファイルを識別する次のRコードを書きました。 plyrパッケージ（または同様のもの）を使ってforループをどのようにベクトル化できますか？私は、私が思いついたよりももっと慣用的なRソリューションを実現したいと思います。 （小テストディレクトリ使用）

library("digest") # to compute the MD5 digest 
test_dir = "/Users/user/Dropbox/kaggle/r_projects/test_photo" 
filelist <- dir(test_dir, pattern = "JPG|AVI", recursive=TRUE, 
       all.files =TRUE, full.names=TRUE) 

fl = list() #create and empty list to hold md5's and filenames 

for (itm in filelist) { 
    file_digest = digest(itm, file=TRUE, algo="md5") 
    fl[[file_digest]]= c(fl[[file_digest]],itm) 
} 
fl 

出力である：

h=ldply(filelist, digest, file=TRUE, algo="md5") 
h$filenames=filelist 

が、（MD5のすべてのキーと値のペアの一意の行になってしまった：

> fl 
$`5715b719723c5111b3a38a6ff8b7ca56` 
[1] "/Users/user/Dropbox/kaggle/r_projects/test_photo/folder_a/IMG_3480 copy.JPG" 
[2] "/Users/user/Dropbox/kaggle/r_projects/test_photo/folder_a/IMG_3480.JPG"  

$`24fd4d7d252ca66c8d7a88b539c55112` 
[1] "/Users/user/Dropbox/kaggle/r_projects/test_photo/folder_a/IMG_3481 copy.JPG" 
[2] "/Users/user/Dropbox/kaggle/r_projects/test_photo/folder_a/IMG_3481.JPG"  
[3] "/Users/user/Dropbox/kaggle/r_projects/test_photo/folder_b/IMG_3481.JPG"  

$`2a1d668c874dc856b9df0fbf3f2e81ec` 
[1] "/Users/user/Dropbox/kaggle/r_projects/test_photo/folder_a/IMG_3482 copy.JPG" 
[2] "/Users/user/Dropbox/kaggle/r_projects/test_photo/folder_a/IMG_3482.JPG"  
[3] "/Users/user/Dropbox/kaggle/r_projects/test_photo/folder_b/IMG_3482 copy.JPG" 
[4] "/Users/user/Dropbox/kaggle/r_projects/test_photo/folder_b/IMG_3482.JPG"  

私が試み、 ファイル名）。コンパクトな出力を得ることができませんでした。

（背景：Raymond Hettinger氏がPyCon AU 2011の基調講演「何がPythonを素晴らしいものにするのか」で発表されたPythonコードを変換しました。スライドはhttp://slidesha.re/WKkh9Mです.LOCを半分にカットできました。しかし、私はベクトル化することでもっとうまくやることができると思っています。

Answer 1

はもう少し簡潔であるベースでのソリューションです：

md5s<-sapply(filelist,digest,file=TRUE,algo="md5") 
split(filelist,md5s) 

Answer 2

ここに1つの答えがあります。まず、md5とファイル名をldplyのdata.frameに取得します。次に、希望するリストをdlplyで作成します。ここで

fl <- ldply(seq_along(filelist), function(idx) 
      c(digest(filelist[idx], file=TRUE, algo="md5"), 
      filelist[idx])) 
fl <- dlply(fl, .(V1), function(x) x$V2)