Vektory ze STL

Optimizing R Code with Rcpp

Romain François

Consulting Datactive, ThinkR

Vektory Rcpp vs. vektory STL

Vektory Rcpp

Tenké obaly kolem R vektorů
Změna velikosti je nákladná: kopírování dat při každé změně

Vektory STL

Nezávislé na R vektorech
Levné rozšiřování a zmenšování: amortizované kopie

Extrakce kladných hodnot z vektoru

Vektorizovaný kód v R

extract_positives <- function(x){
    x[x>0]}

Neefektivní kód rozšiřující vektor ve smyčce

extract_positives_loop <- function(x){
    y <- numeric()
    for( value in x){
        if( value > 0 ){
            y <- c(x, y)}  }
    y
}

Extrakce kladných hodnot: alternativní algoritmus

První 🔃 pro zjištění výsledné velikosti

NumericVector x ; 
int n = x.size() ;
int np = 0 ;
for( int i=0 ; i<n ; i++ ){ 
    if( ___ ){
        np++ ;
    }
}

Extrakce kladných hodnot: alternativní algoritmus

Vytvoření vektoru správné velikosti

NumericVector result(np) ;

Druhý 🔃 pro naplnění vektoru

for( int i=0, j=0 ; i<n ; i++ ){
    if( ___ ){
        result[j++] = x[i] ;
    }
}

Jednodušší algoritmus s využitím STL

// [[Rcpp::export]]
std::vector<double> positives_stl( NumericVector x ){
    std::vector<double> out ;
    out.reserve( x.size() / 2 ) ;

    for( ___ ; ___ ; ___ ){
        if( ___ ){
            out.push_back(___) ;
        }
    }

    return out ;  
}

Pojďme procvičovat!

Optimizing R Code with Rcpp