Question

考虑这种比较：

require(Rcpp)
require(microbenchmark)

cppFunction('int cppFun (int x) {return x;}')
RFun = function(x) x

x=as.integer(2)
microbenchmark(RFun=RFun(x),cppFun=cppFun(x),times=1e5)

Unit: nanoseconds
   expr  min   lq      mean median   uq      max neval cld
   RFun  302  357  470.2047    449  513   110152 1e+06  a 
 cppFun 2330 2598 4045.0059   2729 2879 68752603 1e+06   b

cppFun似乎比RFun慢。为什么会这样？调用函数的时间有所不同吗？或者是运行时间不同的功能本身？是传递和返回参数的时间吗？是否有一些数据转换或数据复制我不知道何时将数据传递给cppFun（或从div { background-size: 100%; transition: all 0.2s ease; } div:hover, div:focus { background-size: 115% 115%; }返回？

Answer 1

正如上面的评论所表明的那样，这根本不是一个好的或经过深思熟虑的问题。

空函数的假设基线不是一个。通过cppFunction()等创建的每个函数都将调用一个R函数连接到某些C ++函数。所以这根本不可能是平等的。

这是一个稍微有意义的比较。首先，让我们使用curlies完成R功能。其次，让我们调用另一个编译器（内部）函数：

require(Rcpp)
require(microbenchmark)

cppFunction('int cppFun (int x) {return x;}')
RFun1 <- function(x) { x }
RFun2 <- function(x) { .Primitive("abs")(x) }

print(microbenchmark(RFun1(2L), RFun2(2L), cppFun(2L), times=1e5))

在我的方框中，我看到a）版本1和版本2（或C ++函数）之间的距离越近，b）对内部函数的惩罚越小。 但是从R调用任何已编译的函数都需要花费。

Unit: nanoseconds
       expr min   lq     mean median   uq     max neval
  RFun1(2L) 171  338  434.136    355  408 2659984 1e+05
  RFun2(2L) 683  937 1334.046   1257 1341 7605628 1e+05
 cppFun(2L) 721 1131 1416.091   1239 1385 8544656 1e+05

正如我们在现实世界中所说：没有免费的午餐。

为什么这个简单的cpp函数版本更慢？

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