List 唯一的 rcpp 糖
Rcpp sugar unique of List
我有一个数值向量列表,我需要一个唯一元素列表。我尝试了 Rcpp:unique
功能。它适用于 Numeric Vector
但不适用于 List
时效果很好。这是我得到的代码和错误。
List h(List x){
return Rcpp::unique(x);
}
Error in dyn.load("/tmp/RtmpDdKvcH/sourceCpp-x86_64-pc-linux-gnu-1.0.0/sourcecpp_272635d5289/sourceCpp_10.so") :
unable to load shared object '/tmp/RtmpDdKvcH/sourceCpp-x86_64-pc-linux-gnu-1.0.0/sourcecpp_272635d5289/sourceCpp_10.so':
/tmp/RtmpDdKvcH/sourceCpp-x86_64-pc-linux-gnu-1.0.0/sourcecpp_272635d5289/sourceCpp_10.so: undefined symbol: _ZNK4Rcpp5sugar9IndexHashILi19EE8get_addrEP7SEXPREC
不清楚你做错了什么,这是一个不完整/不可重现的问题。
但是有一个单元测试可以完成您所做的,我们也可以手动完成:
R> Rcpp::cppFunction("NumericVector uq(NumericVector x) { return Rcpp::unique(x); }")
R> uq(c(1.1, 2.2, 2.2, 3.3, 27))
[1] 27.0 1.1 3.3 2.2
R>
即使没有匹配的 Rcpp 糖函数,您也可以从 C++ 中调用 R 函数。示例:
#include <Rcpp.h>
using namespace Rcpp;
Rcpp::Environment base("package:base");
Function do_unique = base["unique"];
// [[Rcpp::export]]
List myfunc(List x) {
return do_unique(x);
}
感谢您对此问题感兴趣。
正如我所通知的那样,我的 List
仅包含 NumericVector
。我建议这段代码比 R
中的 unique
函数运行得更好、更快。然而,当列表很大时,它的效率会降低。也许这可以帮助某人。而且,有人还可以优化这段代码。
List uniqueList(List& x) {
int xsize = x.size();
List xunique(x);
int s = 1;
for(int i(1); i<xsize; ++i){
NumericVector xi = x[i];
int l = 0;
for(int j(0); j<s; ++j){
NumericVector xj = x[j];
int xisize = xi.size();
int xjsize = xj.size();
if(xisize != xjsize){
++l;
}
else{
if((sum(xi == xj) == xisize)){
goto notkeep;
}
else{
++l;
}
}
}
if(l == s){
xunique[s] = xi;
++s;
}
notkeep: 0;
}
return head(xunique, s);
}
/***R
x <- list(1,42, 1, 1:3, 42)
uniqueList(x)
[[1]]
[1] 1
[[2]]
[1] 42
[[3]]
[1] 1 2 3
microbenchmark::microbenchmark(uniqueList(x), unique(x))
Unit: microseconds
expr min lq mean median uq max neval
uniqueList(x) 2.382 2.633 3.05103 2.720 2.8995 29.307 100
unique(x) 2.864 3.110 3.50900 3.254 3.4145 24.039 100
但是 R
函数在 List
较大时变得更快。我相信有人可以优化这段代码。
我有一个数值向量列表,我需要一个唯一元素列表。我尝试了 Rcpp:unique
功能。它适用于 Numeric Vector
但不适用于 List
时效果很好。这是我得到的代码和错误。
List h(List x){
return Rcpp::unique(x);
}
Error in dyn.load("/tmp/RtmpDdKvcH/sourceCpp-x86_64-pc-linux-gnu-1.0.0/sourcecpp_272635d5289/sourceCpp_10.so") : unable to load shared object '/tmp/RtmpDdKvcH/sourceCpp-x86_64-pc-linux-gnu-1.0.0/sourcecpp_272635d5289/sourceCpp_10.so': /tmp/RtmpDdKvcH/sourceCpp-x86_64-pc-linux-gnu-1.0.0/sourcecpp_272635d5289/sourceCpp_10.so: undefined symbol: _ZNK4Rcpp5sugar9IndexHashILi19EE8get_addrEP7SEXPREC
不清楚你做错了什么,这是一个不完整/不可重现的问题。
但是有一个单元测试可以完成您所做的,我们也可以手动完成:
R> Rcpp::cppFunction("NumericVector uq(NumericVector x) { return Rcpp::unique(x); }")
R> uq(c(1.1, 2.2, 2.2, 3.3, 27))
[1] 27.0 1.1 3.3 2.2
R>
即使没有匹配的 Rcpp 糖函数,您也可以从 C++ 中调用 R 函数。示例:
#include <Rcpp.h>
using namespace Rcpp;
Rcpp::Environment base("package:base");
Function do_unique = base["unique"];
// [[Rcpp::export]]
List myfunc(List x) {
return do_unique(x);
}
感谢您对此问题感兴趣。
正如我所通知的那样,我的 List
仅包含 NumericVector
。我建议这段代码比 R
中的 unique
函数运行得更好、更快。然而,当列表很大时,它的效率会降低。也许这可以帮助某人。而且,有人还可以优化这段代码。
List uniqueList(List& x) {
int xsize = x.size();
List xunique(x);
int s = 1;
for(int i(1); i<xsize; ++i){
NumericVector xi = x[i];
int l = 0;
for(int j(0); j<s; ++j){
NumericVector xj = x[j];
int xisize = xi.size();
int xjsize = xj.size();
if(xisize != xjsize){
++l;
}
else{
if((sum(xi == xj) == xisize)){
goto notkeep;
}
else{
++l;
}
}
}
if(l == s){
xunique[s] = xi;
++s;
}
notkeep: 0;
}
return head(xunique, s);
}
/***R
x <- list(1,42, 1, 1:3, 42)
uniqueList(x)
[[1]]
[1] 1
[[2]]
[1] 42
[[3]]
[1] 1 2 3
microbenchmark::microbenchmark(uniqueList(x), unique(x))
Unit: microseconds
expr min lq mean median uq max neval
uniqueList(x) 2.382 2.633 3.05103 2.720 2.8995 29.307 100
unique(x) 2.864 3.110 3.50900 3.254 3.4145 24.039 100
但是 R
函数在 List
较大时变得更快。我相信有人可以优化这段代码。