为Rcpp'；使用循环是否是一个理想的选择；C++；？ 我想使用 RCPP::MultMexMatcs/Cuff>作为C++函数的参数类型，将通过它循环。我现在应该将Rcpp:：numerimatrix的全部内容复制到一个C样式的数组中以获得良好的性能，还是在C++循环中多次使用Rcpp:：numerimatrix的[]-操作符也很快？有没有比使用随机访问更快的方法来循环通过Rcpp:：numerimatrix实例

因为这是一个相当悠闲的日子，我无法很快找到这方面的基准（第4节待定，第6节待定）。。。还有我的好奇心。。。让我们试一试吧

首先，要访问

numerimatrix

的c样式数组，我们首先需要将

numerimatrix

转换为

std:：vector

。从

std:：vector

，我们可以提取由指针控制的c样式数组。在这种结构下，我们完全复制了数据。不过，我们可以调查所提出的问题，然后再进行一些调查

下面是一个功能的快速测试套件，重点放在四个不同的组件上：

c型阵列

std:：累加

循环一个

std:：vector

使用

numerimatrix

现在，我在纯c风格函数中进行了“欺骗”，因为我没有尝试通过

sizeof（）

calculations从数组本身计算数组的大小。（这可能会导致一些问题，因为指针的大小是给定的…）

让我们检查一下函数的测试套件

#include <Rcpp.h>

// [[Rcpp::export]]
double c_for_access(const Rcpp::NumericMatrix& x){

  // Cast to std vector
  std::vector<double> v = Rcpp::as<std::vector<double> >(x);

  // Convert to c-style pointer
  double* pv = &v[0];

  // Sum using a pointer
  double sum = 0;
  for(unsigned int i = 0; i < v.size(); i++){
    sum += *(pv+i);  
  }

  return sum;
}

// [[Rcpp::export]]
double stl_for_access(const Rcpp::NumericMatrix& x){

  // Cast to std vector
  std::vector<double> v = Rcpp::as<std::vector<double> >(x);

  // Summing Operation
  double sum = 0;
  for(unsigned int i = 0; i < v.size(); i++){
    sum +=  v[i];
  }

  return sum;
}

// [[Rcpp::export]]
double stl_access(const Rcpp::NumericMatrix& x){
  // Cast to STL Vector
  std::vector<double> v = Rcpp::as<std::vector<double> >(x);

  // Use STL to return sum
  return std::accumulate(v.begin(), v.end(), 0.0); // Important to specify 0.0 instead of 0. 
}


// [[Rcpp::export]]
double matrix_access(const Rcpp::NumericMatrix& x) {
  // Define matrix information and looping variables.
  unsigned int r = x.nrow(), c = x.ncol(), i, j;

  // Sum elements
  double sum = 0;
  for(i = 0; i < r; i++){
    for(j = 0; j < c; j++){
      sum += x(i,j);
    }
  }

  return sum;
}

接下来，我们计算并检查每个对象的总和，以确保它们都相等：

# Calculate each object
oracle = sum(x)     # Oracle is the correct answer given by R

c.out = c_for_access(x)

stl.loop = stl_for_access(x)

stl.lib = stl_access(x)

rcpp.pure = matrix_access(x)

# Check all equal
all.equal(oracle, c.out)

all.equal(oracle, stl.loop)

all.equal(oracle, stl.lib)

all.equal(oracle, rcpp.pure)

最后，我们在每个函数上运行一个微基准：

# install.packages("microbenchmark")

microbenchmark::microbenchmark(oracle = sum(x),

               c.out = c_for_access(x),

               stl.loop = stl_for_access(x),

               stl.lib = stl_access(x),

               rcpp.pure = matrix_access(x)
)

从microbenchmark，我们有：

Unit: microseconds
      expr    min     lq     mean  median      uq    max neval
    oracle  8.105  8.705  9.11406  8.7060  9.0060 24.016   100
     c.out 30.319 31.220 31.75767 31.2210 31.5210 54.636   100
  stl.loop 30.320 30.921 32.56819 31.2210 31.5210 55.836   100
   stl.lib 30.319 30.920 31.64063 31.2205 31.6705 50.133   100
 rcpp.pure  9.907 10.807 10.95122 10.8070 11.1070 12.909   100

因此，通过

Rcpp

的矩阵求和比R慢约2微秒，但比

std:：vector

和c型数组设置快得多

---

Q.E.D？

因为这是一个相当悠闲的一天，我无法很快找到这方面的基准（第4节待定，第6节待定）。。。还有我的好奇心。。。让我们试一试吧

首先，要访问

numerimatrix

的c样式数组，我们首先需要将

numerimatrix

转换为

std:：vector

。从

std:：vector

，我们可以提取由指针控制的c样式数组。在这种结构下，我们完全复制了数据。不过，我们可以调查所提出的问题，然后再进行一些调查

下面是一个功能的快速测试套件，重点放在四个不同的组件上：

c型阵列

std:：累加

循环一个

std:：vector

使用

numerimatrix

现在，我在纯c风格函数中进行了“欺骗”，因为我没有尝试通过

sizeof（）

calculations从数组本身计算数组的大小。（这可能会导致一些问题，因为指针的大小是给定的…）

让我们检查一下函数的测试套件

#include <Rcpp.h>

// [[Rcpp::export]]
double c_for_access(const Rcpp::NumericMatrix& x){

  // Cast to std vector
  std::vector<double> v = Rcpp::as<std::vector<double> >(x);

  // Convert to c-style pointer
  double* pv = &v[0];

  // Sum using a pointer
  double sum = 0;
  for(unsigned int i = 0; i < v.size(); i++){
    sum += *(pv+i);  
  }

  return sum;
}

// [[Rcpp::export]]
double stl_for_access(const Rcpp::NumericMatrix& x){

  // Cast to std vector
  std::vector<double> v = Rcpp::as<std::vector<double> >(x);

  // Summing Operation
  double sum = 0;
  for(unsigned int i = 0; i < v.size(); i++){
    sum +=  v[i];
  }

  return sum;
}

// [[Rcpp::export]]
double stl_access(const Rcpp::NumericMatrix& x){
  // Cast to STL Vector
  std::vector<double> v = Rcpp::as<std::vector<double> >(x);

  // Use STL to return sum
  return std::accumulate(v.begin(), v.end(), 0.0); // Important to specify 0.0 instead of 0. 
}


// [[Rcpp::export]]
double matrix_access(const Rcpp::NumericMatrix& x) {
  // Define matrix information and looping variables.
  unsigned int r = x.nrow(), c = x.ncol(), i, j;

  // Sum elements
  double sum = 0;
  for(i = 0; i < r; i++){
    for(j = 0; j < c; j++){
      sum += x(i,j);
    }
  }

  return sum;
}

接下来，我们计算并检查每个对象的总和，以确保它们都相等：

# Calculate each object
oracle = sum(x)     # Oracle is the correct answer given by R

c.out = c_for_access(x)

stl.loop = stl_for_access(x)

stl.lib = stl_access(x)

rcpp.pure = matrix_access(x)

# Check all equal
all.equal(oracle, c.out)

all.equal(oracle, stl.loop)

all.equal(oracle, stl.lib)

all.equal(oracle, rcpp.pure)

最后，我们在每个函数上运行一个微基准：

# install.packages("microbenchmark")

microbenchmark::microbenchmark(oracle = sum(x),

               c.out = c_for_access(x),

               stl.loop = stl_for_access(x),

               stl.lib = stl_access(x),

               rcpp.pure = matrix_access(x)
)

从microbenchmark，我们有：

Unit: microseconds
      expr    min     lq     mean  median      uq    max neval
    oracle  8.105  8.705  9.11406  8.7060  9.0060 24.016   100
     c.out 30.319 31.220 31.75767 31.2210 31.5210 54.636   100
  stl.loop 30.320 30.921 32.56819 31.2210 31.5210 55.836   100
   stl.lib 30.319 30.920 31.64063 31.2205 31.6705 50.133   100
 rcpp.pure  9.907 10.807 10.95122 10.8070 11.1070 12.909   100

因此，通过

Rcpp

的矩阵求和比R慢约2微秒，但比

std:：vector

和c型数组设置快得多

---

Q.E.D？

尝试两者并进行比较？所有这些都在Rcpp文档和软件包中讨论过。我们甚至还有基准测试。@Dirkedelbuettel谢谢！我今天从Rcpp开始。尝试两者并进行比较？Rcpp文档和软件包中都有讨论。我们甚至还有基准测试。@Dirkedelbuettel谢谢！我今天从Rcpp开始。太棒了！所以转换是一个相当大的开销，这正是我想知道的。太棒了！所以转换是相当大的开销，这正是我想知道的。