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我试图在 R 中找到下界的索引。这与 findInterval 解决的问题相同,但 findInterval 检查它的参数是否已排序,我想避免这种情况,因为我知道它已排序。我试图直接调用底层 C 函数,但我对是否应该调用 findInterval 或 find_interv_vec 感到困惑。另外,我尝试调用电话,但似乎找不到功能
findInterval2 <- function (x, vec, rightmost.closed = FALSE, all.inside = TRUE)
{
nx <- length(x)
index <- integer(nx)
.C('find_interv_vec', xt=as.double(vec), n=length(vec),
x=as.double(x), nx=nx, as.logical(rightmost.closed),
as.logical(all.inside), index, DUP = FALSE, NAOK=T,
PACKAGE='base')
index
}
我明白了
Error in .C("find_interv_vec", xt = as.double(vec), n = length(vec), x = as.double(x), :
"find_interv_vec" not available for .C() for package "base"
另一方面,我读到使用 .Call 比使用旧的 .C 更好,特别是因为 .C 复制,而且我的 vec 真的很大。我应该如何构建对 .Call 的调用?
谢谢!
最佳答案
经过一些研究和@MartinMorgan 的非常有帮助的回答后,我决定做一些类似于他的回答的事情。我创建了一些模拟 findInterval 的函数,但没有检查 vec 是否已排序。显然,当 x 的长度为 1 并且您一遍又一遍地调用它时,这会产生很大的不同。如果 x 的长度 >> 1 并且您可以利用 vectorizacion,则 findInterval 仅检查一次 vec 是否已排序。在下面的代码块中,我创建了一些查找间隔的变体
之后,我创建了2个函数来测试
对于 testVec,我创建的所有函数都在 x 参数中使用 Vectorize 进行了矢量化。
之后,我使用微基准测试为执行计时。
代码
require(inline)
# findInterval written in R as a binary search
findInterval2 <- function(x,v) {
n = length(v)
if (x<v[1])
return (0)
if (x>=v[n])
return (n)
i=1
k=n
while({j = (k-i) %/% 2 + i; !(v[j] <= x && x < v[j+1])}) {
if (x < v[j])
k = j
else
i = j+1
}
return (j)
}
findInterval2Vec = Vectorize(findInterval2,vectorize.args="x")
#findInterval2 compilated with cmpfun
findInterval2Comp <- cmpfun(findInterval2)
findInterval2CompVec <- Vectorize(findInterval2Comp,vectorize.args="x")
findInterval2VecComp <- cmpfun(findInterval2Vec)
findInterval2CompVecComp <- cmpfun(findInterval2CompVec)
sig <-signature(x="numeric",v="numeric",n="integer",idx="integer")
code <- "
if (*x < v[0]) {
*idx = -1;
return;
}
if (*x >= v[*n-1]) {
*idx = *n-1;
return;
}
int i,j,k;
i = 0;
k = *n-1;
while (j = (k-i) / 2 + i, !(v[j] <= *x && *x < v[j+1])) {
if (*x < v[j]) {
k = j;
}
else {
i = j+1;
}
}
*idx=j;
return;
"
fn <- cfunction(sig=sig,body=code,language="C",convention=".C")
# findInterval written in C
findIntervalC <- function(x,v) {
idx = as.integer(-1)
as.integer((fn(x,v,length(v),idx)$idx)+1)
}
findIntervalCVec <- Vectorize(findIntervalC,vectorize.args="x")
# The test case where x is of length 1 and you call findInterval several times
testByOne <- function(f,reps = 100, vlength = 300000, xs = NULL) {
if (is.null(xs))
xs = seq(from=1,to=vlength-1,by=vlength/reps)
v = 1:vlength
for (x in xs)
f(x,v)
}
# The test case where you can take advantage of vectorization
testVec <- function(f,reps = 100, vlength = 300000, xs = NULL) {
if (is.null(xs))
xs = seq(from=1,to=vlength-1,by=vlength/reps)
v = 1:vlength
f(xs,v)
}
基准测试
microbenchmark(fi=testByOne(findInterval),fi2=testByOne(findInterval2),fi2comp=testByOne(findInterval2Comp),fic=testByOne(findIntervalC))
Unit: milliseconds
expr min lq median uq max neval
fi 617.536422 648.19212 659.927784 685.726042 754.12988 100
fi2 11.308138 11.60319 11.734305 12.067857 71.98640 100
fi2comp 2.293874 2.52145 2.637388 5.036558 62.01111 100
fic 368.002442 380.81847 416.137318 424.250337 474.31542 100
microbenchmark(fi=testVec(findInterval),fi2=testVec(findInterval2Vec),fi2compVec=testVec(findInterval2CompVec),fi2vecComp=testVec(findInterval2VecComp),fic=testByOne(findIntervalCVec))
Unit: milliseconds
expr min lq median uq max neval
fi 4.218191 4.986061 6.875732 10.216228 68.51321 100
fi2 12.982914 13.786563 16.738707 19.102777 75.64573 100
fi2compVec 4.264839 4.650925 4.902277 9.892413 13.32756 100
fi2vecComp 13.000124 13.689418 14.072334 18.911659 76.19146 100
fic 840.446529 893.445185 908.549874 919.152187 1047.84978 100
一些观察
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