RCPPP是平行推回还是类似的?

RCPPP是平行推回还是类似的?,r,rcpp,rcppparallel,R,Rcpp,Rcppparallel,我正在使用RcppParallel来加速一些计算。但是,在这个过程中,我的内存不足,所以我希望将通过一些相关阈值的结果保存在并行循环中。下面是一个玩具示例来说明我的观点: #include <Rcpp.h> #include <RcppParallel.h> using namespace Rcpp; // [[Rcpp::depends(RcppParallel)]] // [[Rcpp::plugins(cpp11)]] struct Example : publi

我正在使用RcppParallel来加速一些计算。但是,在这个过程中,我的内存不足,所以我希望将通过一些相关阈值的结果保存在并行循环中。下面是一个玩具示例来说明我的观点:

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

// [[Rcpp::depends(RcppParallel)]]
// [[Rcpp::plugins(cpp11)]]
struct Example : public RcppParallel::Worker {
  RcppParallel::RVector<double> xvals, xvals_output, yvals;
  Example(const NumericVector & xvals, NumericVector & yvals, NumericVector & xvals_output) : 
    xvals(xvals), xvals_output(xvals_output), yvals(yvals) {}
  void operator()(std::size_t begin, size_t end) {
    for(std::size_t i=begin; i < end; i++) {
      double y = xvals[i] * (xvals[i] - 1);
      // if(y < 0) {
      //   xvals_output.push_back(xvals[i]);
      //   yvals.push_back(y);
      // }
      xvals_output[i] = xvals[i];
      yvals[i] = y;
    }
  }
};
// [[Rcpp::export]]
List find_values(NumericVector xvals) {
  NumericVector xvals_output(xvals.size());
  NumericVector yvals(xvals.size());
  Example ex(xvals, yvals, xvals_output);
  parallelFor(0, xvals.size(), ex);
  List L = List::create(xvals_output, yvals);
  return(L);
}
注释掉的代码就是我想要做的

也就是说,我想初始化一个空向量,并且只附加通过某个阈值的y值以及相关的x值

在我的实际使用中,我正在计算MxN矩阵,因此内存是一个问题


解决这个问题的正确方法是什么?

如果有人遇到类似的问题,这里有一个使用TBB的“并发向量”的解决方案(RcppParallel在引擎盖下使用,并作为标题提供)


首先,如果使用
push_back
,请使用
vector
而不是
NumericVector
(请参阅)。谢谢,我可以使用指向向量的指针,它可以工作,但这样做似乎存在一些并发问题(使用多个线程时会随机崩溃)。
find_values(seq(-10,10, by=0.5))
#include <Rcpp.h>
#include <RcppParallel.h>
#include <tbb/concurrent_vector.h>
using namespace Rcpp;

// [[Rcpp::depends(RcppParallel)]]
// [[Rcpp::plugins(cpp11)]]
struct Example : public RcppParallel::Worker {
  RcppParallel::RVector<double> xvals;
  tbb::concurrent_vector< std::pair<double, double> > &output;
  Example(const NumericVector & xvals, tbb::concurrent_vector< std::pair<double, double> > &output) : 
    xvals(xvals), output(output) {}
  void operator()(std::size_t begin, size_t end) {
    for(std::size_t i=begin; i < end; i++) {
      double y = xvals[i] * (xvals[i] - 1);
      if(y < 0) {
        output.push_back( std::pair<double, double>(xvals[i], y) );
      }
    }
  }
};
// [[Rcpp::export]]
List find_values(NumericVector xvals) {
  tbb::concurrent_vector< std::pair<double, double> > output;
  Example ex(xvals,output);
  parallelFor(0, xvals.size(), ex);
  NumericVector xout(output.size());
  NumericVector yout(output.size());
  for(int i=0; i<output.size(); i++) {
    xout[i] = output[i].first;
    yout[i] = output[i].second;
  }
  List L = List::create(xout, yout);
  return(L);
}
> find_values(seq(-10,10, by=0.5))
[[1]]
[1] 0.5

[[2]]
[1] -0.25