在 Rcpp 中有效地生成随机比特流

Question

我正在构建的 R 包中有一个辅助函数，名为 rbinom01。请注意，它调用 random(3).

int rbinom01(int size) {
  if (!size) {
    return 0;
  }

  int64_t result = 0;
  while (size >= 32) {
    result += __builtin_popcount(random());
    size -= 32;
  }

  result += __builtin_popcount(random() & ~(LONG_MAX << size));

  return result;
}

当R CMD check my_package时，我收到以下警告：

* checking compiled code ... NOTE
File ‘ my_package/libs/my_package.so’:
  Found ‘_random’, possibly from ‘random’ (C)
    Object: ‘ my_function.o’

Compiled code should not call entry points which might terminate R nor
write to stdout/stderr instead of to the console, nor use Fortran I/O
nor system RNGs.

See ‘Writing portable packages’ in the ‘Writing R Extensions’ manual.

我前往 the Document, and it says I can use one of the *_rand function, along with a family of distribution functions。嗯，这很酷，但我的包只需要一个随机位流而不是一个随机 double。我可以获得它的最简单方法是使用 random(3) 或从 /dev/urandom 读取，但这使我的包 "unportable".

This post 建议使用 sample，但不幸的是它不适合我的用例。对于我的应用程序，生成随机位显然对性能至关重要，因此我不希望它浪费任何时间调用 unif_rand，将结果乘以 N 并对其进行舍入。无论如何，我使用 C++ 的原因是为了利用位级并行性。

当然我可以手动滚动我自己的 PRNG 或复制并粘贴最先进的 PRNG 的代码，如 xoshiro256**，但在这样做之前我想看看是否有任何更简单的选择。

顺便说一句，有人可以 link 给我一个不错的 Rcpp 简短教程吗？ 编写 R 扩展 非常全面而且很棒，但我需要数周才能完成。我正在寻找更简洁的版本，但最好它应该比调用 Rcpp.package.skeleton.

提供更多信息

根据@Ralf Stubner的回答，我将原代码重写如下。但是，我每次都得到相同的结果。我怎样才能正确播种并同时保留我的代码 "portable"?

int rbinom01(int size) {
  dqrng::xoshiro256plus rng;

  if (!size) {
    return 0;
  }

  int result = 0;
  while (size >= 64) {
    result += __builtin_popcountll(rng());
    Rcout << sizeof(rng()) << std::endl;
    size -= 64;
  }

  result += __builtin_popcountll(rng() & ((1LLU << size) - 1));

  return result;
}

Answer 1

有不同的 R 包使 PRNG 可用作 C++ header 仅库：

BH：来自 boost.random
sitmo：各种 Threefry 版本
dqrng：PCG 系列，xoshiro256+ 和 xoroshiro128+
...

您可以通过将 LinkingTo 添加到您的包的 DECRIPTION 来使用其中的任何一个。通常，这些 PRNG 是在 C++11 random header 之后建模的，这意味着您必须控制它们的 life-cycle 并自己播种。在 single-threaded 环境中，我喜欢使用匿名名称空间进行 life-cycle 控制，例如：

#include <Rcpp.h>
// [[Rcpp::depends(dqrng)]]
#include <xoshiro.h>
// [[Rcpp::plugins(cpp11)]]

namespace {
dqrng::xoshiro256plus rng{};
}

// [[Rcpp::export]]
void set_seed(int seed) {
  rng.seed(seed);
}

// [[Rcpp::export]]
int rbinom01(int size) {
  if (!size) {
    return 0;
  }

  int result = 0;
  while (size >= 64) {
    result += __builtin_popcountll(rng());
    size -= 64;
  }

  result += __builtin_popcountll(rng() & ((1LLU << size) - 1));

  return result;
}

/*** R
set_seed(42)
rbinom01(10)
rbinom01(10)
rbinom01(10)
*/

但是，使用 runif 并不全是坏事，而且肯定比访问 /dev/urandom 更快。在 dqrng 中有一个 convenient wrapper 用于此。

至于教程：除了 WRE，Hadley Wickham 的 Rcpp package vignette is a must read. R Packages 也有一章是关于 "compiled code" 的，如果你想走 devtools-way。

在 Rcpp 中有效地生成随机比特流

Generating a random bit stream in Rcpp efficiently

c++

random

r

rcpp

r-package