我在哪里可以学习如何编写C代码来加速缓慢的R函数？
学习如何编写用于R的C代码的最佳资源是什么？ 我知道R扩展的系统和外语接口部分，但我觉得很难。 用于编写与R一起使用的C代码的好资源（在线和离线）是什么？
为了澄清，我不想学习如何编写C代码，我想学习如何更好地整合R和C.例如，如何将C整数向量转换为R整数向量（反之亦然）或从C标量到R向量？
那么有好的老使用来源，卢克！ — R本身有很多（非常有效的）可以学习的C代码，而CRAN有数百个包，有些来自你信任的作者。 这为学习和适应提供了真实的，经过testing的例子。
但是正如Josh所怀疑的那样，我更倾向于C ++，因此更倾向于Rcpp 。 它也有很多例子。
编辑：有两本书我发现有帮助：
- 第一个是Venables和Ripley的“ S程序devise ”，虽然它在牙齿上变得很长（并且有多年的传言）。 那时候根本就没有别的东西。
- Chambers的“ 数据分析软件 ”中的第二个更为新近，并且具有更好的R-centric感觉和两个扩展R的章节.C和C ++都被提到。 另外，约翰把我的文章做了细细的分解，这样一来就值得入场。
也就是说，John正在越来越喜欢Rcpp （和贡献），因为他发现R对象和C ++对象（通过Rcpp ）之间的匹配是非常自然的 – 参考类在这里帮助。
编辑2：有了Hadley的重新考虑的问题，我强烈要求你考虑C ++。 有很多废话你必须做C – 非常乏味， 非常可以避免 。 看看Rcpp介绍小插曲 。 另一个简单的例子就是这个博客post ，我展示的不是担心10％的差异（在Radford Neal的一个例子中），我们可以用C ++（当然是一个人为的例子）增加八倍 。
编辑3：复杂的是，你可能会碰到C ++的错误，说得很温和，很难沟通。 但是要使用Rcpp而不是扩展它，你几乎不需要它。 虽然这个代价是不可否认的，但是它更简单的代码，更less的样板，没有PROTECT / UNPROTECT，没有内存pipe理等等的好处已经被黯然失色了。Doug Bates就在昨天说他发现C ++和Rcpp更像是写R比写C ++。 YMMV和所有这一切。
哈德利
您肯定可以编写类似于C代码的C ++代码。
我明白你说的C ++比C更复杂。这是如果你想掌握一切：对象，模板，STL，模板元编程等等…大多数人不需要这些东西，只能依靠其他到它。 Rcpp的实施是非常复杂的，但是因为你不知道你的冰箱是如何工作的，所以并不意味着你不能打开门来抢鲜牛奶。
从你对R的许多贡献中，令我感到震惊的是你觉得R有点乏味（数据操作，graphics，string操作等等）。 那么用R的内部C API准备好更多的惊喜。这是非常乏味的。
我不时阅读R-exts或R-ints手册。 这有帮助。 但是大多数情况下，当我真正想要了解某些东西的时候，我会进入R源，还有像Simon这样的软件包的来源（通常有很多东西要学习）。
Rcpp旨在使API的这些繁琐的方面消失。
基于几个例子，你可以自己判断你发现的更复杂，混淆等等。 这个函数使用C API创build一个字符向量：
SEXP foobar(){ SEXP ab; PROTECT(ab = allocVector(STRSXP, 2)); SET_STRING_ELT( ab, 0, mkChar("foo") ); SET_STRING_ELT( ab, 1, mkChar("bar") ); UNPROTECT(1); }
使用Rcpp，您可以编写与以下相同的function：
SEXP foobar(){ return Rcpp::CharacterVector::create( "foo", "bar" ) ; }
要么：
SEXP foobar(){ Rcpp::CharacterVector res(2) ; res[0] = "foo" ; res[1] = "bar" ; return res ; }
正如德克所说，在几个小插曲上还有其他的例子。 我们也经常将人们指向我们的unit testing，因为他们每个人都testing代码的一个非常具体的部分，并且有点自我解释。
我显然有偏见，但我build议熟悉Rcpp，而不是学习R的C API，然后来到邮件列表，如果有什么不清楚或似乎不适用于Rcpp。
无论如何，销售点的结束。
我想这一切都取决于你想写什么样的代码最终。
罗曼
@hadley：不幸的是，我没有具体的资源来帮助你开始使用C ++。 我从Scott Meyers的书（有效的C ++，更有效的C ++等）中select了它们，但这些并不是真正可以称为介绍的东西。
我们几乎完全使用.Call接口来调用C ++代码。 规则很简单：
- C ++函数必须返回一个R对象。 所有R对象都是SEXP。
- C ++函数使用0到65个R对象作为input（又是SEXP）
- 它必须（不是真的，但我们可以保存这个以后）用C链接声明，或者用extern“C”或者Rcpp定义的RcppExport别名。
所以.Call函数在一些头文件中被这样声明：
#include <Rcpp.h> RcppExport SEXP foo( SEXP x1, SEXP x2 ) ;
并在.cpp文件中像这样实现：
SEXP foo( SEXP x1, SEXP x2 ){ ... }
关于使用Rcpp的R API没有太多的了解。
大多数人只想处理Rcpp中的数字向量。 你用NumericVector类来做到这一点。 有几种方法可以创build一个数字向量：
从您从R传递的现有对象中：
SEXP foo( SEXP x_) { Rcpp::NumericVector x( x_ ) ; ... }
使用:: create静态函数给定值：
Rcpp::NumericVector x = Rcpp::NumericVector::create( 1.0, 2.0, 3.0 ) ; Rcpp::NumericVector x = Rcpp::NumericVector::create( _["a"] = 1.0, _["b"] = 2.0, _["c"] = 3 ) ;
给定的尺寸：
Rcpp::NumericVector x( 10 ) ; // filled with 0.0 Rcpp::NumericVector x( 10, 2.0 ) ; // filled with 2.0
然后一旦你有了一个向量，最有用的就是从中提取一个元素。 这是通过运算符[]完成的，基于0的索引，例如数值向量的求和值就是这样的：
SEXP sum( SEXP x_ ){ Rcpp::NumericVector x(x_) ; double res = 0.0 ; for( int i=0; i<x.size(), i++){ res += x[i] ; } return Rcpp::wrap( res ) ; }
但是用Rcpp糖，现在我们可以更好地做到这一点：
using namespace Rcpp ; SEXP sum( SEXP x_ ){ NumericVector x(x_) ; double res = sum( x ) ; return wrap( res ) ; }
正如我之前所说的，这一切都取决于你想写什么样的代码。 看看人们在依赖Rcpp的软件包中做什么，检查小插曲，unit testing，回到我们的邮件列表中。 我们总是乐于帮助。
@jbremnant：是的。 Rcpp类实现了一些接近RAII模式的东西。 当创build一个Rcpp对象时，构造函数采取适当的措施来确保底层R对象（SEXP）不受垃圾收集器的影响。 析构者撤销保护。 这在Rcpp-intrduction小插曲中有解释。 底层实现依赖于R API函数R_PreserveObject和R_ReleaseObject
由于C ++封装，确实会有性能损失。 我们试图用内联等方法来保持这个最低限度。惩罚是很小的，当考虑到编写和维护代码所需要的时间，这是不相关的。
从Rcpp类函数调用R函数比用C api直接调用eval要慢。 这是因为我们采取了预防措施，将函数调用包装到tryCatch块中，以便捕获R错误并将它们提升为C ++exception，以便可以使用C ++中的标准try / catch处理它们。
大多数人想使用vector（特别是NumericVector），并且这个类的惩罚是非常小的。 示例/ ConvolveBenchmarks目录包含来自R-exts的臭名昭着的卷积函数的几个变体，并且小插曲具有基准testing结果。 事实certificate，Rcpp比使用R API的基准代码更快。
