为了练习我的C ++,我正在尝试将一些R代码转换为Rcpp。 代码是this answer中实现的贪婪算法。
接下来,查看我的Rcpp代码(在.cpp文件中),以及这两个代码的一些基准:
#include <Rcpp.h>
using namespace Rcpp;
// [[Rcpp::export]]
List create_groups2(const NumericVector& x, double thr) {
int n = x.size();
List res(n);
int c = 0;
double sum;
std::list<double> x2(n);
std::copy(x.begin(), x.end(), x2.begin()); // copy x in x2
x2.sort(std::greater<double>()); // sort in descending order
std::list<double>::iterator it;
NumericVector x3(n);
int i = 0, c2;
while (x2.size()) {
sum = 0; c2 = 0;
for (it = x2.begin(); it != x2.end();) {
if ((sum + *it) <= thr) {
sum += *it;
x3[i] = *it;
i++; c2++;
it = x2.erase(it);
if (sum >= thr) break;
} else {
it++;
}
}
res[c] = x3[seq(i - c2, i - 1)];
c++;
}
return res[seq_len(c) - 1];
}
/*** R
y <- c(18, 15, 11, 9, 8, 7)
create_groups2(sample(y), 34)
create_groups <- function(input, threshold) {
input <- sort(input, decreasing = TRUE)
result <- vector("list", length(input))
sums <- rep(0, length(input))
for (k in input) {
i <- match(TRUE, sums + k <= threshold)
if (!is.na(i)) {
result[[i]] <- c(result[[i]], k)
sums[i] <- sums[i] + k
}
}
result[sapply(result, is.null)] <- NULL
result
}
x_big <- round(runif(1e4, min = 1, max = 34))
all.equal(
create_groups(x_big, 34),
create_groups2(x_big, 34)
)
microbenchmark::microbenchmark(
R = create_groups(x_big, 34),
RCPP = create_groups2(x_big, 34),
times = 20
)
*/
对于这种类型的问题(遍历矢量循环),我期待我的Rcpp版本更快,但我得到了基准测试的结果:
Unit: milliseconds
expr min lq mean median uq max neval cld
R 584.0614 590.6234 668.4479 717.1539 721.9939 729.4324 20 b
RCPP 166.0554 168.1817 170.1019 170.3351 171.8251 174.9481 20 a
知道为什么我的Rcpp代码比R版本快得多?
答案 0 :(得分:1)
好的,70%的时间用于订购列表(x2.sort(std::greater<double>());
)。我认为这是因为列表不是连续的数据(与向量相比)。
因此,删除此行并使用create_groups2(sort(x_big, decreasing = TRUE), 34)
可将性能提高3,这使得Rcpp版本比x_big
的大小为1e4
的R版本快9-11.5倍 - {{ 1}}。
这样更好,但我仍然期待更多。我认为我的算法在输入大小方面仍然是二次方,这就是为什么我无法获得显着的改进。