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在 R 中使用 C++ 库的最佳方法是什么，希望保留 C++ 数据结构。我根本不是 C++ 用户，所以我不清楚可用方法的相对优点。R-ext 手册似乎建议将每个 C++ 函数包装在 C 中。但是，至少存在四五种其他方法来合并 C++。

两种方式是具有相似血统的包，Rcpp（由多产的溢出者 Dirk Eddelbuettel 维护）和 RcppTemplate 包（都在 CRAN 上），两者之间有什么区别？

R forge 上的另一个包 rcppbind 可用，它声称采用不同的方法来绑定 C++ 和 R（我不知道如何判断）。

CRAN 上可用的包内联，声称允许内联 C/C++ 我不确定这与内置功能不同，除了允许代码内联 w/R。

最后， RSwig似乎很流行，但目前还不清楚它的支持程度，因为作者的页面已经多年没有更新了。

我的问题是，这些不同方法的相对优点是什么。哪些是最便携和最健壮的，哪些是最容易实现的。如果你打算在 CRAN 上分发一个包，你会使用哪种方法？

我在 R 中有一个很大的性能问题。我编写了一个迭代data.frame对象的函数。它只是向 a 添加一个新列data.frame并积累一些东西。（操作简单）。有data.frame大约 850K 行。我的电脑仍在工作（现在大约 10 小时），我不知道运行时。

任何想法如何加快此操作？

我正在编写一个 Rcpp 模块，并希望将其元素为向量的列表作为 RcppResultSet 列表的一个元素返回。例如，.Call("myfunc")$foo应该是这样的：

（确切的数字在这里并不重要）。问题是我不知道这样做的正确 Rcpp 方式。我尝试传递 a vector<vector<int> >，但这通过默默地将第一个向量的长度作为宽度来构造一个矩阵（即使矩阵是参差不齐的！）。我尝试构建一个RcppList但很难将各种对象（如RcppVector）安全地转换为SEXPs。

有人对处理复杂结构（例如 Rcpp 中的向量列表）的最佳实践有提示吗？

在我成功编译了一个新的 Rcpp 模块之后（示例来自“使用 Rcpp 模块公开 C++ 函数和类，Dirk Eddelbuettel Romain Francois”）

按照论文中的说明，

R 抱怨错误：

我尝试在调用''Module（“yada”）''之前放置''dyn.load（“/path/to/yada.dll”）''，仍然是同样的错误。

网上关于 Rcpp 模块的信息很少。有没有人知道如何解决这个问题？我应该将编译的模块 dll 放在某个特定的文件夹中吗？

示例代码：

我正在遵循 Rcpp intro Vignette 中的示例，并尝试使用内联。

但我得到一个编译错误。

出了什么问题，有没有办法解决这个问题？这只是玩具示例，根据对此的答案，我有一个更重要的复杂问题。

我有一个 C++/Rcpp 函数，我需要编译并链接到 pomp 包以访问随机数生成器。我可以获取包含的头文件，但是如何让它链接到已编译的代码？

该代码使用 pomp 包中的 reulermultinom 函数，当我评估它时，它给出了错误

对 `reulermultinom(int, double, double*, double, double*) 的未定义引用

发出的命令是

g++ -I"C:/PROGRA~1/R/R-211~1.1/include" -I"C:/PROGRA~1/R/R-211~1.1/library/Rcpp/include" -O2 -Wall - c file2f752742.cpp -o file2f752742.o g++ -shared -s -static-libgcc -o file2f752742.dll tmp.def file2f752742.o C:/PROGRA~1/R/R-211~1.1/library/Rcpp/lib/ libRcpp.a -LC:/PROGRA~1/R/R-211~1.1/bin -lR

似乎应该有一个 -lpomp 或类似的东西。

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？

澄清一下，我不想学习如何编写 C 代码，我想学习如何更好地集成 R 和 C。例如，如何从 C 整数向量转换为 R 整数向量（反之亦然）还是从 C 标量到 R 向量？

我正在尝试将 C++/Rcpp 作为 R 的扩展来处理繁重的计算任务。最终，这些 C++ 库应该集成在一个包中，因此我正在寻找一种我需要轻松工作的工具/IDE 的设置/组合。我知道很大程度上取决于口味，但在选择之前了解我的选择仍然会很好。

所以：当您使用 C++ 库开发 R 包时，您使用的设置是什么？

• 您是否对 R 和 C++ 使用相同的编辑器/IDE 以及哪个（或哪些）？
• 是否有重要的额外工具（Rtools 除外）？
• 总体设置中是否有重要的调整对于了解或显着加快该过程很重要？

对不起，如果这个问题以前被问过。我找到了所有 R 编辑器的列表，但没有专门针对开发包（包括 C++ 代码）的内容。非常感谢任何提示或提示。

编辑：平台是 Windows，但我可以毫无问题地迁移到 Linux（双启动，唯一让我无法使用 ubuntu 的是我的旧卡/旧屏幕组合缺少合适的驱动程序）

我想将 R 嵌入到 C++ 程序中。所以我也安装了 R、Rcpp 和 RInside。但是在 UNIX 中使用 g++ 编译时出现很多“未定义的引用”错误。我给出的编译命令是

g++ -I/path/to/R/include -I/path/to/Rcpp/include -I/path/to/RInside/include -L/path/to/R/libs -L/path/to/Rcpp/ libs -L/path/to/RInside/libs test.cpp -lRlapack -lRcpp -lRblas -lRInside"

测试.cpp：

错误：

我收到与 R 变量类似的 110 个未定义错误。我已将 R 和其他软件包安装到我自己的位置而不是默认位置。我现在被这个错误困住了 2 天。我似乎做的一切都是正确的，比如链接等。在此先感谢。

我认为这个答案有点复杂，因为它涉及到几件事。

我想用 R 进行高性能计算，尤其是图形（网络）。作为 R 包igraph非常好。但是 R 很慢，所以我想用 C++（可能是 C）编写计算量大的例程。我看了一下igraph C 库，发现使用起来有点乱。我还查看了Boost Graph Library，我读到它很难学习。所以我最终找到了Lemon Graph Library。它在 C++ 中，看起来非常好用。

所以我按照官方页面的推荐安装了Lemon Graph Library。然后使用Rcpp和内联包，我管理自己从 R 运行 Lemon Graph C++ 代码。在这里，我详细写下我所做的。但基本上我把这个：

在 myexample_inline.R 文件中，然后运行 ​​R 控制台并写入：

所以它有效！但现在我有以下问题。如果我创建一个 C++ 函数（比如 double func1(g)），例如计算某个 Lemon 图形对象的某些属性。我如何从内联代码中调用该函数？我必须将 func1() 作为模板函数并将其放在 cxxfunction() 的包含字段中吗？

基本上：我不知道如何从另一个也在 R 中内联的 C++ 函数调用在 R 中内联的 C++ 函数。这可能吗？还有另一种不使用内联代码的方法吗？

也许我可以使用Rcpp 模块来做到这一点，但我无法（仍然）弄清楚如何做到这一点。我在使模块工作时遇到问题。我会继续尝试这个，但也许我可以从这里得到一些提示。

我还考虑过开发（我的第一个）包的可能性。但是我遇到了 Lemon Graph C++ 代码以这种方式调用标题的问题（例如）：

所以这意味着（至少我相信这一点）我无法避免安装 Lemon Graph Library。如果我想制作 Lemon Graph Library 的 R 包，我必须再次“重写”所有代码！！！所以这不是我的主要选择。

此致