Question

以下代码：

#include <Rcpp.h>
using namespace Rcpp;
// [[Rcpp::export]]
NumericVector FFF(){
NumericVector LB(3);
LB[0]=Language("max",12.3,1.2,13.3,34,10,12.45).eval();
LB[1]=Language("min",12.31,1.24,13.35,340,109,121.45).eval();
LB[2]=Language("sum",12.37,1.21,13.43,34).eval();
return LB;
}

不会通过编译器，因为“语言（”max“，12.3,1.2,13.3,34,10,12.45）.eval（））”返回SEXP对象，它不适合LB [0]' s型“双”。我真的想直接使用R base中的max（），min（）和sum（）而不是编写额外的C ++函数。你有什么好主意吗？

谢谢！

Answer 1

这是 Rcpp Sugar

的完美用例

http://dirk.eddelbuettel.com/code/rcpp/Rcpp-sugar.pdf

http://adv-r.had.co.nz/Rcpp.html#rcpp-sugar

#include <Rcpp.h>

using namespace Rcpp;

// [[Rcpp::export]]
NumericVector FFF(){
  NumericVector LB(3);
  LB[0] = max(NumericVector::create(12.3,1.2,13.3,34,10,12.45));
  LB[1] = min(NumericVector::create(12.31,1.24,13.35,340,109,121.45));
  LB[2] = sum(NumericVector::create(12.37,1.21,13.43,34));
  return LB;
}

Answer 2

我喜欢Eigen：

// [[Rcpp::depends(RcppEigen)]]
#include <RcppEigen.h>
using namespace Rcpp;
using  Eigen::Map;
using  Eigen::VectorXd;
typedef  Map<VectorXd>  MapVecd;

// [[Rcpp::export]]
NumericVector RcppEigenFun(NumericVector xx) {
  const MapVecd x(as<MapVecd>(xx));
  NumericVector LB(3);
  LB[0] = x.minCoeff();
  LB[1] = x.maxCoeff();
  LB[2] = x.sum();
  return LB;
}

使用它：

RcppEigenFun(3:7)
#[1]  3  7 25

这是使用糖的相应功能：

#include <Rcpp.h>
using namespace Rcpp;

// [[Rcpp::export]]
NumericVector RcppFun(NumericVector x) {
  NumericVector LB(3);
  LB[0] = min(x);
  LB[1] = max(x);
  LB[2] = sum(x);
  return LB;
}

基准：

set.seed(42)
x <- rnorm(1e5)

library(microbenchmark)
microbenchmark(RcppEigenFun(x), RcppFun(x))

#Unit: microseconds
#            expr      min       lq   median        uq      max neval
# RcppEigenFun(x)  101.425  101.807  101.948  102.1785  123.095   100
#      RcppFun(x) 1480.187 1480.552 1480.889 1489.0045 1550.173   100

R - 在Rcpp中使用原始函数，如max（），sum（）

2 个答案: