用RcppParallel分组求和

Question

我编写了一个函数，它期望地将值分组相加。它接受两个长度相同的向量：v和g，并且应该返回长度与g中唯一元素相同的向量。组从零开始被编码为整数。使用Rcpp::sourceCpp，代码编译，但当从R(例如，sg(runif(6), rep(0:1,each = 3)))调用时，返回numeric(0)。

// [[Rcpp::depends(RcppParallel)]]
#include <Rcpp.h>
#include <RcppParallel.h>
using namespace Rcpp;
using namespace RcppParallel;

struct SumsInGroups: public Worker
{
  const RVector<double> v;
  const RVector<int> g;

  RVector<double> s;

  SumsInGroups(const NumericVector v, const IntegerVector g, NumericVector s): v(v), g(g), s(s) {}
  SumsInGroups(const SumsInGroups& p, Split): v(p.v), g(p.g), s(p.s) {}

  void operator()(std::size_t begin, std::size_t end) {
    for (std::size_t i = begin; i < end; ++i) {
      if (s[g[i]] != s[g[i]]) s[g[i]] = v[i];
      else s[g[i]] += v[i];
    }
  }

  void join(const SumsInGroups& rhs) {
    for(std::size_t i = 0; i < s.length(); i++) {
      s[i] += rhs.s[i];
    }
  }
};

// [[Rcpp::export]]
RVector<double> sg(NumericVector v, IntegerVector g) {
  NumericVector s;
  SumsInGroups p(v, g, s);
  parallelReduce(0, v.length(), p);
  return p.s;
}

我是RcppParallel的新手，所以欢迎您的任何评论和建议。

Answer 1

您需要初始化s。我建议用零初始化。这是对我有用的密码。注意，由于我用零初始化，所以不需要在操作符()中进行检查。

#include <Rcpp.h>
using namespace Rcpp;
// [[Rcpp::depends(RcppParallel)]]
#include <RcppParallel.h>
using namespace Rcpp;
using namespace RcppParallel;

struct SumsInGroups: public Worker
{
    const RVector<double> v;
    const RVector<int> g;

    RVector<double> s;

    SumsInGroups(const NumericVector v, const IntegerVector g, NumericVector s): v(v), g(g), s(s) {}
    SumsInGroups(const SumsInGroups& p, Split): v(p.v), g(p.g), s(p.s) {}

    void operator()(std::size_t begin, std::size_t end) {
        for (std::size_t i = begin; i < end; ++i) {
            s[g[i]] += v[i];
        }
    }

    void join(const SumsInGroups& rhs) {
        for(std::size_t i = 0; i < s.length(); i++) {
            s[i] += rhs.s[i];
        }
    }
};

// [[Rcpp::export]]
RVector<double> sg(NumericVector v, IntegerVector g) {
    NumericVector s(*std::max_element(g.begin(), g.end()) + 1);
    SumsInGroups p(v, g, s);
    parallelReduce(0, v.length(), p);
    return p.s;
}

/*** R
set.seed(101)
o <- runif(15)
i <-sample(0:3,15, rep = TRUE)
sg(o, i)
tapply(o, i, sum)
*/