这是我在各种情况下遇到的问题的可重现的例子。基本上我有一个C ++ int
和一个Rcpp IntegerVector
,我想将一个整数添加到另一个整数并将其存储到新的IntegerVector
中。数值类型也会出现同样的问题,但现在让它保持整数。
library(inline)
set.seed(123)
x <- sample(1:100,5)
cpp_src <- '
Rcpp::IntegerVector xa = clone(x);
Rcpp::IntegerVector sa(s);
int currentSum = 12;
std::cout << sa[0] << " ";
std::cout << currentSum << " ";
Rcpp::IntegerVector remainingQuantity = sa[0] - currentSum;
std::cout << remainingQuantity << "\\n";
return remainingQuantity;
'
sumto <- cxxfunction( signature(x="integer", s="integer"), body=cpp_src, plugin="Rcpp", verbose=TRUE )
testresult <- sumto(x=x, s=100L)
这是(灾难性的!)结果:
> testresult <- sumto(x=x, s=100L)
100 12 0x50ebf50
> x
[1] 29 79 41 86 91
> testresult
[1] 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
[63] 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
> length(testresult)
[1] 88
我怀疑问题的根源在于我是一个C ++ newb,并且除了C变量类型之外没有一个好的心理模型(即我理解指针,引用和功能级别的解引用) ,但我不知道为什么解除引用IntegerVector
似乎在某些地方有效但在其他地方无效,或者std::accumulate
返回的数据类型等等。)
无论如何,如果有人可以给我一个关于如何将int
添加到Rcpp::IntegerVectors
的习语,我们将不胜感激。如果你能解释为什么你发布的解决方案有效,那就更有帮助了。
答案 0 :(得分:4)
我承认我并不完全确定你的例子是做什么的,但这里有一个变体,使用Armadillo类型。我保留了您的输入向量,并在stdout
中显示。
cpp_src <- '
arma::ivec sa = Rcpp::as<arma::ivec>(x);
Rcpp::Rcout << sa << std::endl;
int currentSum = 12;
Rcpp::Rcout << sa[0] << " ";
Rcpp::Rcout << currentSum << " ";
int remainingQuantity = arma::as_scalar(sa[0]) - currentSum;
Rcpp::Rcout << remainingQuantity << std::endl;
return Rcpp::wrap(remainingQuantity);
'
armasumto <- cxxfunction(signature(x="numeric", s="integer"),
body=cpp_src, plugin="RcppArmadillo", verbose=FALSE )
testresult <- armasumto(x=x, s=100L)
有了这个,我得到了:
R> cpp_src <- '
+ arma::ivec sa = Rcpp::as<arma::ivec>(x);
+ Rcpp::Rcout << sa << std::endl;
+ int currentSum = 12;
+ Rcpp::Rcout << sa[0] << " ";
+ Rcpp::Rcout << currentSum << " ";
+ int remainingQuantity = arma::as_scalar(sa[0]) - currentSum;
+ Rcpp::Rcout << remainingQuantity << std::endl;
+ return Rcpp::wrap(remainingQuantity);
+ '
R>
R> armasumto <- cxxfunction(signature(x="numeric", s="integer"),
+ body=cpp_src, plugin="RcppArmadillo", verbose=FALSE )
R> testresult <- armasumto(x=x, s=100L)
29
79
41
86
91
29 12 17
R>
为了完整起见,现在我们确定所有内容都在标量上,与Rcpp向量相同:
R> cpp_src <- '
+ Rcpp::IntegerVector xa(x);
+ int currentSum = 12;
+ Rcpp::Rcout << xa[0] << " ";
+ Rcpp::Rcout << currentSum << " ";
+ int remainingQuantity = xa[0] - currentSum;
+ Rcpp::Rcout << remainingQuantity << std::endl;
+ return Rcpp::wrap(remainingQuantity);
+ '
R> newsumto <- cxxfunction(signature(x="integer", s="integer"),
+ body=cpp_src, plugin="Rcpp" )
R> testresult <- newsumto(x=x, s=100L)
29 12 17
R>