从修改后的arma:：vec对象高效采样

我正在使用Rcpp来加速一些R代码。然而，我真的很难处理类型-因为这些类型在R中是外来的。下面是我尝试做的一个简化版本：

#include <RcppArmadillo.h>
#include <algorithm>
//[[Rcpp::depends(RcppArmadillo)]]
using namespace Rcpp;
using namespace arma;

// [[Rcpp::export]]
NumericVector fun(SEXP Pk, int k, int i, const vec& a, const mat& D) {
  // this is dummy version of my actual function - with actual arguments.;
  // I'm guessing SEXP is going to need to be replaced with something else when it's called from C++ not R.;
  return D.col(i);
}

// [[Rcpp::export]]
NumericVector f(const arma::vec& assignment, char k, int B, const mat& D) {
    uvec k_ind = find(assignment == k);
    NumericVector output(assignment.size());  // for dummy output.

    uvec::iterator k_itr = k_ind.begin();

    for(; k_itr != k_ind.end(); ++k_itr) {
        // this is R code, as I don't know the best way to do this in C++;
        k_rep = sample(c(assignment[assignment != k], -1), size = B, replace = TRUE);

        output = fun(k_rep, k, *k_itr, assignment, D);
        // do something with output;
    }

    // compile result, ultimately return a List (after I figure out how to do that.  For right now, I'll cheat and return the last output);
    return output;
}

#包括
#包括
//[[Rcpp:：depends（RcppArmadillo）]]
使用名称空间Rcpp；
使用arma；
//[[Rcpp:：导出]]
数字向量乐趣（SEXP Pk、int k、int i、const vec&a、const mat&D）{
//这是我的实际函数的虚拟版本-带有实际参数。；
我猜，当从C++调用而不是R时，需要用别的东西代替。
返回D.col（i）；
}
//[[Rcpp:：导出]]
数值向量f（常数arma：：向量与赋值、字符k、整数B、常数mat&D）{
uvec k_ind=find（赋值==k）；
NumericVector输出（assignment.size（））；//用于虚拟输出。
uvec:：迭代器k_itr=k_ind.begin（）；
对于（；k_itr！=k_ind.end（）；++k_itr）{
这是R代码，因为我不知道C++中最好的方法。
k_rep=sample（c（赋值[assignment！=k]，-1），size=B，replace=TRUE）；
输出=乐趣（k_rep，k，*k_itr，赋值，D）；
//对输出做一些事情；
}
//编译结果，最终返回一个列表（在我弄明白怎么做之后。现在，我将作弊并返回最后的输出）；
返回输出；
}

我正在努力解决的部分是

作业的随机抽样问题

。我知道

sample

已在

Rarmadillo

中实现。然而，我可以看到两种方法，我不确定哪一种更有效/可行

方法1：

• 制作一个

  赋值表

  值。用-1替换

  assignment==k

  ，并将其“计数”设置为1
• 从“名称”表中抽取样本，概率与计数成比例

方法2：

• 将

  赋值

  向量的相关子集复制到一个新向量中，并为-1添加一个额外的点
• 以相同的概率从复制的向量中采样

我想说的是，方法1将更有效，除了

赋值

目前属于

arma:：vec

类型，我不确定如何从该类型生成表格，或者将其转换为更兼容的格式需要多少成本。我想我可以实现方法2，但我希望避免昂贵的拷贝

---

感谢您提供的任何见解。

许多变量声明与您所做的赋值不一致，比如赋值=k是不可能比较的，因为赋值有实际值，而k是字符。由于queston写得不好，我可以随意更改变量类型。这是我的汇编

// [[Rcpp::depends(RcppArmadillo)]]
#include <RcppArmadillo.h>
#include <RcppArmadilloExtensions/sample.h>

// [[Rcpp::export]]
arma::vec fun(const Rcpp::NumericVector& Pk, int k, unsigned int i, const arma::ivec& a, const arma::mat& D)
{
  return D.col(i);
}

// [[Rcpp::export]]
Rcpp::NumericMatrix f(const arma::ivec& assignment, int k, unsigned int B, const arma::mat& D) 
{
  arma::uvec k_ind = find(assignment == k);
  arma::ivec KK = assignment(find(assignment != k));
  //these 2 row are for KK = c(assignment[assignment != k], -1)  
  //I dont know what is this -1 is for, why -1 ? maybe you dont need it.
     KK.insert_rows(KK.n_rows, 1);
     KK(KK.n_rows - 1) = -1;

  arma::uvec k_ind_not = find(assignment != k);
  Rcpp::NumericVector k_rep(B);
  arma::mat output(D.n_rows,k_ind.n_rows);  // for dummy output.

  for(unsigned int i =0; i < k_ind.n_rows ; i++) 
  {
    k_rep = Rcpp::RcppArmadillo::sample(KK, B, true);

    output(arma::span::all, i) = fun(k_rep, k, i, assignment, D);
    // do something with output;
  }

  // compile result, ultimately return a List (after I figure out how to do that.  For right now, I'll cheat and return the last output);
  return Rcpp::wrap(output);
}

/[[Rcpp:：depends（RcppArmadillo）]]
#包括
#包括
//[[Rcpp:：导出]]
arma:：vec fun（常数Rcpp:：数值向量与主键，整数k，无符号整数i，常数arma:：ivec&a，常数arma:：mat&D）
{
返回D.col（i）；
}
//[[Rcpp:：导出]]
Rcpp:：NumericMatrix f（常数arma:：ivec和赋值，整数k，无符号整数B，常数arma:：mat和D）
{
arma：：uvec k_ind=find（赋值==k）；
arma:：ivec KK=赋值（find（assignment！=k））；
//这两行用于KK=c（赋值[assignment！=k]，-1）
//我不知道这是什么-1，为什么-1？也许你不需要它。
KK.插入_行（KK.n_行，1）；
KK（KK.n_行-1）=-1；
arma:：uvec k_ind_not=find（赋值！=k）；
Rcpp：：数值向量k_rep（B）；
arma:：mat输出（D.n_行，k_ind.n_行）；//用于虚拟输出。
for（无符号整数i=0；i

这不是优化的（因为问题是假的），这写得很糟糕，因为我认为R在搜索向量的索引时会足够快（所以在R中这样做，在Rcpp中实现只是有趣的）…在这里浪费时间是没有用的，还有其他问题需要在Rcpp中实现解算器，而不是这个搜索东西。。。

---

但这并不是一个有用的问题，因为您对算法的要求比函数签名更高，您可以直接在Rcpp中使用

sample

。请参阅本页底部：我发现R-C++混合语言相当混乱。你能提供一个只包含示例输入和预期输出的R解决方案吗？@MelissaKey：我建议你重新阅读RcppArmadillo

sample

函数上的帖子，然后重新编写你的问题。现在我们无法帮助你。谢谢你的努力。我正在努力解决这个问题——当我提出更具体的问题时，我无法通过你们提供的大量资源找到答案，我会问他们。