我只是想检查R与Rcpp中Fiboncci数字生成的执行速度。令我惊讶的是,我的R函数比我的Rcpp函数更快(也是线性增长)。这里有什么问题。
R代码:
fibo = function (n){
x = rep(0, n)
x[1] = 1
x[2] = 2
for(i in 3:n){
x[i] = x[i-2] + x[i-1]
}
return(x)
}
Rcpp代码:
#include <Rcpp.h>
using namespace Rcpp;
// [[Rcpp::export]]
IntegerVector fibo_sam(int n){
IntegerVector x;
x.push_back(1);
x.push_back(2);
for(int i =2; i < n; i++){
x.push_back(x[i - 2] + x[i-1]);
}
return(x);
}
答案 0 :(得分:7)
您的Rcpp代码的问题在于您正在增长向量而不是在开头分配大小。试试:
// [[Rcpp::export]]
IntegerVector fibo_sam2(int n) {
IntegerVector x(n);
x[0] = 1;
x[1] = 2;
for (int i = 2; i < n; i++){
x[i] = x[i-2] + x[i-1];
}
return(x);
}
基准:
Unit: microseconds
expr min lq mean median uq max neval cld
fibo(1000) 99.989 102.6375 157.42543 103.962 106.9415 4806.395 100 a
fibo_sam(1000) 493.320 511.8615 801.39046 534.044 590.4945 2825.168 100 b
fibo_sam2(1000) 2.980 3.3110 10.18763 3.642 4.3040 573.443 100 a
PS1:检查你的第一个值
PS2:注意大数字(见this)