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  • Rcpp
    2022-06-27 09:10:43

    为了提高 R 程序的运行效率,可以尽量使用向量化编程,减少循环,尽量使用内建函数。对于效率的瓶颈,尤其是
    设计迭代算法时,可以采用编译代码,而 Rcpp 扩展包可以很容易地将 C++ 代码连接到 R 程序中,并且支持在
    C++ 中使用类似于 R 的数据类型。
    没有学过 C++ 语言的读者,如果需要编写比较独立的不太依赖于 R 的已有功能的算法,可以考虑学习使用 Julia
    语言编写。Julia 语言是最近几年才发明的一种比 R 更现代、理念更先进的程序语言,其运行效率一般比 R 高得
    多,经常接近编译代码的效率。
    Rcpp 可以很容易地把 C++ 代码与 R 程序连接在一起,可以从 R 中直接调用 C++ 代码而不需要用户关心那些
    繁琐的编译、链接、接口问题。可以在 R 数据类型和 C++ 数据类型之间容易地转换。
    因为涉及到编译,所以 Rcpp 比一般的扩展包有更多的安装要求:除了要安装 Rcpp 包之外,MS Windows 用户
    还需要安装 RTools 包,这是用于 C, C++, Fortran 程序编译链接的开发工具包,是自由软件。用户的应用程序
    路径 (PATH) 中必须有 RTools 包可执行程序的路径 (安装 RTools 可以自动设置)。如果 Rcpp 不能找到编译器,
    可以把编译器安装到 Rcpp 默认的位置。Mac 系统的用户可以从应用商店安装 Xcode 软件,Linux 操作系统可以
    在操作系统命令行用如下命令安装编译软件

    sudo apt-get install r
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    1 什么是Rcpp

    在往期的文章中曾讲过,我们在R中尽量采用向量化或内建函数运算,避免自编循环带来的额外时间消耗。然而,算法中有时难以避免循环,若循环部分耗时严重,直接并行含有该循环的算法显得力不从心,此时又该如何?稍有编程知识的读者可能会想到,较低级的语言在执行循环时更高效。因此,将算法中耗时严重的循环用较低级的语言重新编写是提速的可行思路。

    Rcpp程序包便是构建R与C++之间的重要桥梁。有了Rcpp程序包的支持,我们可以很容易地将C++程序接入到R中,也可以在C++中使用R的数据类型甚至函数。

    其实将R和C++整合的想法由来已久,早在2001年Bat

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