通过std :: shared_ptr使用Rcpp和RcppParallel的线程安全函数指针

时间:2018-07-23 14:29:04

标签: c++ rcpp rcppparallel

我想在RcppPrallel worker中使用线程安全函数指针。但是我已经有这个小例子的问题了。无论是在软件包中使用它并在Description文件中添加SystemRequirements: C++11,还是在标准cpp文件中使用它并添加// [[Rcpp::plugins(cpp11)]],我都会得到相同的错误:'shared_ptr'不是“ std”的成员。谁能帮帮我吗?谢谢!

#include <Rcpp.h>
using namespace Rcpp;
using namespace std;


double f1 (double x, double y) {
   return x * y;
}

double f2 (double x, double y) {
   std::shared_ptr<int> p1;
   std::cout << "p1: " << p1.use_count() << '\n';
   return x + y;
}

typedef double (*funcPtr)(double x, double y);

std::shared_ptr<funcPtr> selectf(std::string abc) {

   std::shared_ptr<funcPtr> fp = NULL;

   if(abc == "a"){
      fp = std::make_shared<funcPtr>(new funcPtr(&f1));
   }else {
      fp = std::make_shared<funcPtr>(new funcPtr(&f2));
   }
   return fp;
}


// [[Rcpp::export]]
double f0(double x, double y, std::string abc){
   double ret;
   df = selectf(abc);
   ret = df(x, y);
   return(ret);
}


/*** R
if(FALSE){
   f0(10, 10, "a")
}
*/

系统信息:

> sessionInfo()
R version 3.5.0 (2018-04-23)
Platform: x86_64-w64-mingw32/x64 (64-bit)
Running under: Windows 7 x64 (build 7601) Service Pack 1

Matrix products: default

locale:
[1] LC_COLLATE=German_Germany.1252 
[2] LC_CTYPE=German_Germany.1252   
[3] LC_MONETARY=German_Germany.1252
[4] LC_NUMERIC=C                   
[5] LC_TIME=German_Germany.1252    

attached base packages:
[1] stats     graphics  grDevices utils     datasets 
[6] methods   base     

loaded via a namespace (and not attached):
 [1] compiler_3.5.0  R6_2.2.2        magrittr_1.5   
 [4] tools_3.5.0     withr_2.1.2     roxygen2_6.0.1 
 [7] yaml_2.1.19     memoise_1.1.0   Rcpp_0.12.18   
[10] xml2_1.2.0      stringi_1.2.2   stringr_1.3.1  
[13] digest_0.6.15   commonmark_1.5  devtools_1.13.5

2 个答案:

答案 0 :(得分:3)

std::shared_ptr在标头<memory>中声明。试试:

#include <memory>

您可以找到here的文档。

答案 1 :(得分:3)

先前的答案已经告诉您有关#include <memory>的信息;在后续工作中,您声称基本示例不起作用-对我而言有效。

但是首先要澄清的是:跨所有添加(编译)函数的调用的 all 内存管理必须通过R的内存管理来进行。那就是Rcpp所做的,也是Rcpp所记录的。现在,对于多线程代码,我们在RcppParalllel中有RMatrixRVector,因为我们不能干扰多线程代码对R的内存管理(及其单线程模式)。有关详细信息,请参见RcppParallel的出色文档。

也就是说,如果您确定shared_ptr在定义的范围内,则可以。这也是基于您链接的示例的工作副本。

代码

#include <memory>
#include <Rcpp.h>

// [[Rcpp::plugins(cpp11)]]

struct C { int* data; };

// [[Rcpp::export]]
bool foo() {
   std::shared_ptr<int> p1;
   std::shared_ptr<int> p2 (nullptr);
   std::shared_ptr<int> p3 (new int);
   std::shared_ptr<int> p4 (new int, std::default_delete<int>());
   std::shared_ptr<int> p5 (new int, [](int* p){delete p;}, std::allocator<int>());
   std::shared_ptr<int> p6 (p5);
   std::shared_ptr<int> p7 (std::move(p6));
   std::shared_ptr<int> p8 (std::unique_ptr<int>(new int));
   std::shared_ptr<C> obj (new C);
   std::shared_ptr<int> p9 (obj, obj->data);

   Rcpp::Rcout << "use_count:\n";
   Rcpp::Rcout << "p1: " << p1.use_count() << '\n';
   Rcpp::Rcout << "p2: " << p2.use_count() << '\n';
   Rcpp::Rcout << "p3: " << p3.use_count() << '\n';
   Rcpp::Rcout << "p4: " << p4.use_count() << '\n';
   Rcpp::Rcout << "p5: " << p5.use_count() << '\n';
   Rcpp::Rcout << "p6: " << p6.use_count() << '\n';
   Rcpp::Rcout << "p7: " << p7.use_count() << '\n';
   Rcpp::Rcout << "p8: " << p8.use_count() << '\n';
   Rcpp::Rcout << "p9: " << p9.use_count() << '\n';

   return true;
}

使用

R> Rcpp::sourceCpp("/tmp/soExample.cpp")
R> foo()
use_count:
p1: 0
p2: 0
p3: 1
p4: 1
p5: 2
p6: 0
p7: 2
p8: 1
p9: 2
[1] TRUE
R>