Rcpp通过引用传递而不是通过值传递

Question

我第一次尝试了Rcpp功能inline,它解决了我的速度问题(感谢Dirk!): R:将负值替换为零

初始版本看起来像这样:

library(inline)
cpp_if_src <- '
  Rcpp::NumericVector xa(a);
  int n_xa = xa.size();
  for(int i=0; i < n_xa; i++) {
    if(xa[i]<0) xa[i] = 0;
  }
  return xa;
'
cpp_if <- cxxfunction(signature(a="numeric"), cpp_if_src, plugin="Rcpp")

但是当被调用时cpp_if(p),它会p用输出覆盖,这不是预期的.所以我认为它是通过引用传递的.

所以我用以下版本修复它:

library(inline)
cpp_if_src <- '
  Rcpp::NumericVector xa(a);
  int n_xa = xa.size();
  Rcpp::NumericVector xr(a);
  for(int i=0; i < n_xa; i++) {
    if(xr[i]<0) xr[i] = 0;
  }
  return xr;
'
cpp_if <- cxxfunction(signature(a="numeric"), cpp_if_src, plugin="Rcpp")

这似乎有效.但是现在,当我将其重新加载到R中时,原始版本不再覆盖其输入(即,相同的确切代码现在不会覆盖其输入):

> cpp_if_src <- '
+   Rcpp::NumericVector xa(a);
+   int n_xa = xa.size();
+   for(int i=0; i < n_xa; i++) {
+     if(xa[i]<0) xa[i] = 0;
+   }
+   return xa;
+ '
> cpp_if <- cxxfunction(signature(a="numeric"), cpp_if_src, plugin="Rcpp")
> 
> p
 [1] -5 -4 -3 -2 -1  0  1  2  3  4  5
> cpp_if(p)
 [1] 0 0 0 0 0 0 1 2 3 4 5
> p
 [1] -5 -4 -3 -2 -1  0  1  2  3  4  5

我不是唯一试图复制此行为并发现结果不一致的人:

http://chat.stackoverflow.com/transcript/message/4357344#4357344

这里发生了什么？

Answer 1

它们的关键是"代理模型" - 您xa的内存位置与原始对象相同,因此您最终会更改原始内容.

如果您不想这样做,您应该做一件事:使用该clone()方法进行(深度)复制,或者可以显式创建一个新对象,将更改后的对象写入其中.方法二没有这样做,你只需使用两个不同命名的变量,它们都是"指针"(在代理模型意义上)与原始变量.

但是,当您将int向量(从R)传递给NumericVector类型时,另一个复杂因素是隐式转换和复制:它会创建一个副本,然后原始文件不再被更改.

这是一个更明确的示例,类似于我在教程或研讨会中使用的示例:

library(inline)
f1 <- cxxfunction(signature(a="numeric"), plugin="Rcpp", body='
  Rcpp::NumericVector xa(a);
  int n = xa.size();
  for(int i=0; i < n; i++) {
    if(xa[i]<0) xa[i] = 0;
  }
  return xa;
')

f2 <- cxxfunction(signature(a="numeric"), plugin="Rcpp", body='
  Rcpp::NumericVector xa(a);
  int n = xa.size();
  Rcpp::NumericVector xr(a);            // still points to a
  for(int i=0; i < n; i++) {
    if(xr[i]<0) xr[i] = 0;
  }
  return xr;
')

p <- seq(-2,2)
print(class(p))
print(cbind(f1(p), p))
print(cbind(f2(p), p))
p <- as.numeric(seq(-2,2))
print(class(p))
print(cbind(f1(p), p))
print(cbind(f2(p), p))

这就是我所看到的:

edd@max:~/svn/rcpp/pkg$ r /tmp/ari.r
Loading required package: methods
[1] "integer"
        p
[1,] 0 -2
[2,] 0 -1
[3,] 0  0
[4,] 1  1
[5,] 2  2
        p
[1,] 0 -2
[2,] 0 -1
[3,] 0  0
[4,] 1  1
[5,] 2  2
[1] "numeric"
       p
[1,] 0 0
[2,] 0 0
[3,] 0 0
[4,] 1 1
[5,] 2 2
       p
[1,] 0 0
[2,] 0 0
[3,] 0 0
[4,] 1 1
[5,] 2 2
edd@max:~/svn/rcpp/pkg$

因此,无论是传递int-to-float还是float-to-float都非常重要.