Question

我正在编写一个函数，其中在最深层运行二进制操作。用Rcpp编写此函数使我对固定的二进制操作（例如+）有巨大的性能改进，但是当我试图找到将其归纳为用户输入函数的方法时，我会损失很多性能。这是一个示例：

首先，我将在R和Rcpp中定义相同的simple二进制操作：

library(Rcpp)
library(benchmark)

cppFunction(
  code = "double simple_cpp(double a, double b) {
    double out = cos(a) + sin(b);
    return(out);
  }")

simple_r <- function(a,b) cos(a) + sin(b)

然后，将函数作为参数并多次执行此操作的函数

    cppFunction(
      code = "NumericVector many_simple_cpp(NumericVector a, NumericVector b, Function simple) {
      NumericVector out(a.size());
      for(int i = 0; i<a.size(); i++){
        out[i] = Rcpp::as<double>(simple(a[i],b[i]));
      }
      return(out);
    }")

第三，使用预定义的C ++函数作为运算符的函数

cppFunction(
  code = "
  double operation(double a, double b){
    return(cos(a) + sin(b));
  }

  NumericVector full_native_cpp(NumericVector a, NumericVector b) {
    NumericVector out(a.size());
    for(int i = 0; i<a.size(); i++){
      out[i] = operation(a[i],b[i]);
    }
    return(out);
  }")

一些性能指标：

test <- 1:10000
benchmark(rfun = many_simple_cpp(test,test,simple_r),
          cppfun = many_simple_cpp(test,test,simple_cpp),
          cppnative = full_native_cpp(test,test))
       test replications elapsed relative user.self sys.self
2    cppfun          100   15.95    159.5     15.93     0.02
3 cppnative          100    0.10      1.0      0.09     0.00
1      rfun          100   14.71    147.1     14.67     0.00

我的问题是：第三个示例清楚地表明，我可以在不损失过多性能的情况下概括操作的类型，但是我的两种方法都不正确。我认为性能下降是由于多次调用Rcpp::as<double>(simple(a[i],b[i]));引起的。有没有办法让用户创建C ++函数作为参数传递（或将R函数转换为C ++）？

为什么通过simple_cpp和simple_r给我类似的结果？我希望使用simple_cpp进行调用会具有更好的性能，因为它是Rcpp定义的函数。

RCPP：将本机C ++函数作为参数传递？

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