Rcpp编译器使用返回值标记错误-不确定

我试图用Rcpp函数来加速一些R代码。一个函数让我适合编译，我不知道为什么编译器会抱怨返回参数。我声明函数返回NumericVector，结果是NumericVector，但编译器抱怨返回参数无效

Rcpp版本为0.12.18， R是Microsoft Open R 3.5.3

cppFunction('NumericVector NNE(IntegerVector X, IntegerVector Y, IntegerVector XY, IntegerVector xy, NumericVector P, int radius ) {

  int n = X.size();
  NumericVector vN[n];
  NumericVector vSum[n];
  NumericVector vAvg[n];


  // for each xy determine neighborhood Sum and count (N)
  for(int i=0; i<n; i++) {
    vN[i] = 0.0;
    vSum[i] = 0.0;

    // traverse neighborhood, if the xy exists in the input
    // vector then accumulate the values, otherwise ignore

    for(int dx=-1*radius; dx<=radius; dx++) {
      for(int dy=-1*radius; dy<=radius; dy++) {

        // construct an xy index for the neighborhood die
        xy[0] = ( (X[i]+dx) * 10000 ) + (Y[i]+dy);

        // check to see if index above exists in input set
        IntegerVector m = Rcpp::match(xy, XY);

        // if valid then accumulate and count
        if(m[0] != NA_INTEGER) {
          vN[i] = vN[i] + 1.0;
          vSum[i] = vSum[i] + P[ m[0] ];
        }
      }
    }

    vAvg[i] = vSum[i] / vN[i];
  }

  return vAvg;
}')

cppFunction（'NumericVector NNE（整数向量X、整数向量Y、整数向量XY、整数向量XY、整数向量P、整数半径）{
int n=X.size（）；
数值向量vN[n]；
数值向量vSum[n]；
数值向量vAvg[n]；
//对于每个xy，确定邻域和和计数（N）
对于（int i=0；i就编译器而言，您在呈现变量“bad”时出现了一个微小的错误，然后您将“bad”变量的拒绝返回误解为另一个问题

是的，我们都去过

这是修复后的代码。简而言之，您需要
numerivectorx（n）；
使用round而不是squared paren（后者表示C中的数组，然后是C++）

代码
我还将其转换为
sourceCpp（）
的输入，考虑到函数的长度，这更容易实现

#include <Rcpp.h>

using namespace Rcpp;

// [[Rcpp::export]]
NumericVector NNE(IntegerVector X, IntegerVector Y, IntegerVector XY,
                  IntegerVector xy, NumericVector P, int radius ) {

  int n = X.size();
  NumericVector vN(n);
  NumericVector vSum(n);
  NumericVector vAvg(n);

  // for each xy determine neighborhood Sum and count (N)
  for(int i=0; i<n; i++) {
    vN[i] = 0.0;
    vSum[i] = 0.0;

    // traverse neighborhood, if the xy exists in the input
    // vector then accumulate the values, otherwise ignore

    for(int dx=-1*radius; dx<=radius; dx++) {
      for(int dy=-1*radius; dy<=radius; dy++) {

        // construct an xy index for the neighborhood die
        xy[0] = ( (X[i]+dx) * 10000 ) + (Y[i]+dy);

        // check to see if index above exists in input set
        IntegerVector m = Rcpp::match(xy, XY);

        // if valid then accumulate and count
        if(m[0] != NA_INTEGER) {
          vN[i] = vN[i] + 1.0;
          vSum[i] = vSum[i] + P[ m[0] ];
        }
      }
    }

    vAvg[i] = vSum[i] / vN[i];
  }

  return vAvg;
}

/*** R
cat("Built\n")
*/

就编译器而言，您在呈现变量“bad”时出现了一个很小的错误，然后您将“bad”变量的拒绝返回误解为另一个问题

是的，我们都去过

这是修复后的代码。简而言之，您需要
numerivectorx（n）；
使用round而不是squared paren（后者表示C中的数组，然后是C++）

代码
我还将其转换为
sourceCpp（）
的输入，考虑到函数的长度，这更容易实现

#include <Rcpp.h>

using namespace Rcpp;

// [[Rcpp::export]]
NumericVector NNE(IntegerVector X, IntegerVector Y, IntegerVector XY,
                  IntegerVector xy, NumericVector P, int radius ) {

  int n = X.size();
  NumericVector vN(n);
  NumericVector vSum(n);
  NumericVector vAvg(n);

  // for each xy determine neighborhood Sum and count (N)
  for(int i=0; i<n; i++) {
    vN[i] = 0.0;
    vSum[i] = 0.0;

    // traverse neighborhood, if the xy exists in the input
    // vector then accumulate the values, otherwise ignore

    for(int dx=-1*radius; dx<=radius; dx++) {
      for(int dy=-1*radius; dy<=radius; dy++) {

        // construct an xy index for the neighborhood die
        xy[0] = ( (X[i]+dx) * 10000 ) + (Y[i]+dy);

        // check to see if index above exists in input set
        IntegerVector m = Rcpp::match(xy, XY);

        // if valid then accumulate and count
        if(m[0] != NA_INTEGER) {
          vN[i] = vN[i] + 1.0;
          vSum[i] = vSum[i] + P[ m[0] ];
        }
      }
    }

    vAvg[i] = vSum[i] / vN[i];
  }

  return vAvg;
}

/*** R
cat("Built\n")
*/

你能添加一些样本输入和预期结果吗？你错过了一个早期的错误。你能添加一些样本输入和预期结果吗？你错过了一个早期的错误。哈利路亚！Dirk。你的帮助是最受赞赏的。我几周前买了你的书‘无缝R和C++集成WRCPP’。我对性能提升感到兴奋。Rcpp是PROVIi。丁。感谢您对R社区的及时帮助和无休止的贡献。非常欢迎您！如果我有更多的时间更新第二版……此外，根据StackOverflow惯例（顺便说一句，欢迎使用StackOverflow），请随意“向上投票”答案（单击向上三角形）并“接受”（点击原始海报所示的记号）这样，荣誉就流过系统，你也得到了一些点，接受一个答案。哈利路亚！Dirk，你的帮助是最受赞赏的。我几周前买了你的书‘无缝R和C++集成WRCPP’，我很激动Rcpp的提供。谢谢你的及时帮助和无尽的控制。但是对于R社区，你是非常受欢迎的！如果我有更多的时间更新第二版就好了……而且，根据StackOverflow惯例（顺便说一句，欢迎来到StackOverflow），请随意“向上投票”答案（点击向上三角形）并“接受它”（点击原始海报上的勾号）.通过这种方式，荣誉在整个系统中流动，你接受答案的行为也会得到一些分数。
R> sourceCpp("~/git/stackoverflow/61377960/answer.cpp")

R> cat("Built\n")
Built
R>