Ajout d'int avec Rcpp::IntegerVectors

Question

Voici un exemple reproductible d'un problème que j'ai rencontré dans divers contextes. En gros, j'ai un programme C++ int et un Rcpp IntegerVector et j'aimerais simplement ajouter un entier à un autre et le stocker dans un nouveau IntegerVector . Le même problème se pose avec les types numériques, mais restons-en aux entiers pour l'instant.

library(inline)

set.seed(123)
x <- sample(1:100,5)

cpp_src <- '
Rcpp::IntegerVector xa = clone(x);
Rcpp::IntegerVector sa(s);
int currentSum = 12; 
std::cout << sa[0] << " ";
std::cout << currentSum << " ";
Rcpp::IntegerVector remainingQuantity = sa[0] - currentSum;
std::cout << remainingQuantity << "\\n";
return remainingQuantity;
'

sumto <- cxxfunction( signature(x="integer", s="integer"), body=cpp_src, plugin="Rcpp", verbose=TRUE )

testresult <- sumto(x=x, s=100L)

Et voici les résultats (désastreux !) :

> testresult <- sumto(x=x, s=100L)
100 12 0x50ebf50
> x
[1] 29 79 41 86 91
> testresult
 [1] 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
[63] 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
> length(testresult)
[1] 88

Je soupçonne qu'à la racine du problème, je suis un débutant en C++ et que je n'ai tout simplement pas un bon modèle mental pour tout ce qui dépasse les types de variables C (c'est-à-dire que je comprends les pointeurs, les références et le déréférencement à un niveau fonctionnel, mais je n'ai aucune idée de la raison pour laquelle le déréférencement d'un IntegerVector semble fonctionner à certains endroits mais pas à d'autres, ou quel type de données std::accumulate retours, etc.).

Quoi qu'il en soit, si quelqu'un pouvait me donner un idiome sur la façon d'ajouter int a Rcpp::IntegerVectors nous vous en serions reconnaissants. Il serait encore plus utile que vous expliquiez pourquoi la solution que vous avez postée fonctionne.

Answer 1

Je dois admettre que je ne suis pas tout à fait sûr de ce que votre exemple est censé faire, mais voici une variante, utilisant les types Armadillo. J'ai gardé votre vecteur d'entrée, et le montre aussi dans stdout .

cpp_src <- '
  arma::ivec sa = Rcpp::as<arma::ivec>(x);
  Rcpp::Rcout << sa << std::endl;
  int currentSum = 12;
  Rcpp::Rcout << sa[0] << " ";
  Rcpp::Rcout << currentSum << " ";
  int remainingQuantity = arma::as_scalar(sa[0]) - currentSum;
  Rcpp::Rcout << remainingQuantity << std::endl;
  return Rcpp::wrap(remainingQuantity);
'

armasumto <- cxxfunction(signature(x="numeric", s="integer"), 
                         body=cpp_src, plugin="RcppArmadillo", verbose=FALSE )

testresult <- armasumto(x=x, s=100L)

Avec ça, je comprends :

R> cpp_src <- '
+   arma::ivec sa = Rcpp::as<arma::ivec>(x);
+   Rcpp::Rcout << sa << std::endl;
+   int currentSum = 12;
+   Rcpp::Rcout << sa[0] << " ";
+   Rcpp::Rcout << currentSum << " ";
+   int remainingQuantity = arma::as_scalar(sa[0]) - currentSum;
+   Rcpp::Rcout << remainingQuantity << std::endl;
+   return Rcpp::wrap(remainingQuantity);
+ '
R> 
R> armasumto <- cxxfunction(signature(x="numeric", s="integer"), 
+                           body=cpp_src, plugin="RcppArmadillo", verbose=FALSE )
R> testresult <- armasumto(x=x, s=100L)
        29
        79
        41
        86
        91

29 12 17
R> 

Et pour être complet, maintenant que nous avons établi que tout est sur des scalaires, il en va de même avec les vecteurs Rcpp :

R> cpp_src <- '
+   Rcpp::IntegerVector xa(x);
+   int currentSum = 12;
+   Rcpp::Rcout << xa[0] << " ";
+   Rcpp::Rcout << currentSum << " ";
+   int remainingQuantity = xa[0] - currentSum;
+   Rcpp::Rcout << remainingQuantity << std::endl;
+   return Rcpp::wrap(remainingQuantity);
+ '
R> newsumto <- cxxfunction(signature(x="integer", s="integer"), 
+                          body=cpp_src, plugin="Rcpp" )
R> testresult <- newsumto(x=x, s=100L)
29 12 17
R>