Rcppで整数サンプルを生成する

Question

範囲から5つの整数、例えば1:10のランダムなベクトルを作成したいと考えています。 私は基本的なRcppだけを使うことができます。 （Cライブラリなし）

現在、私は持っている：

#include <Rcpp.h> 
using namespace Rcpp; 
// [[Rcpp::export]] 
NumericVector test(){ 
NumericVector z(5); 
for (int i=0; i<5 ++i) 
z[i] = R::runif(1,10); 
return z; 
} 
/***R 
test() 
*/ 

しかし：

• ユニークではありません

• を整数ではありません。

Answer 1

これはstd::random_shuffleで簡潔に行うことができます。

#include <Rcpp.h> 

// [[Rcpp::export]] 
Rcpp::IntegerVector sample_int() { 
    Rcpp::IntegerVector pool = Rcpp::seq(1, 10); 
    std::random_shuffle(pool.begin(), pool.end()); 
    return pool[Rcpp::Range(0, 4)]; 
} 

出力例：

sample_int() 
# [1] 9 2 5 1 7 

sample_int() 
# [1] 1 10 5 3 8 

sample_int() 
# [1] 5 9 3 2 8 

---

そして

ため、レコードのために、あなたのコードは、整数を返していませんでした

• ::runifはdoubleの値を返します。そしてあなたの関数の戻り値の型はNumericVectorではなく

---

なあなたの例で使用したもの（1、...、10）のような小さな範囲を扱うとき、それは重要ではないもののIntegerVector、この

ました（特に、サンプリングされる要素の数が描画プールよりもはるかに小さい場合） std::random_shuffleが の全体をの範囲でシャッフルするので、効率的ではありません。補助機能のカップルと、私たちはより良い行うことができます（ std::randがあなたの目的のための「十分に」ランダムであると仮定した場合）：

#include <Rcpp.h> 

// C++ 98 
template <typename Iter, typename T> 
inline void iota(Iter first, Iter last, T value) { 
    while (first != last) { 
     *first++ = value++; 
    } 
} 

template <typename T> 
inline T pop_random(std::vector<T>& v) { 
    typename std::vector<T>::size_type pos = std::rand() % v.size(); 
    T res = v[pos]; 

    std::swap(v[pos], v.back()); 
    v.pop_back(); 

    return res; 
} 

// [[Rcpp::export]] 
Rcpp::IntegerVector sample_int2(int n, int min, int max) { 
    Rcpp::IntegerVector res(n); 
    std::vector<int> pool(max + 1 - min); 
    iota(pool.begin(), pool.end(), min); 

    for (R_xlen_t i = 0; i < n; i++) { 
     res[i] = pop_random(pool); 
    } 

    return res; 
} 

と、比較のために元の溶液一般化：

// [[Rcpp::export]] 
Rcpp::IntegerVector sample_int(int n, int min, int max) { 
    Rcpp::IntegerVector pool = Rcpp::seq(min, max); 
    std::random_shuffle(pool.begin(), pool.end()); 
    return pool[Rcpp::Range(0, n - 1)]; 
} 

---

microbenchmark::microbenchmark(
    "sample_int" = sample_int(100, 1, 1e6), 
    "sample_int2" = sample_int2(100, 1, 1e6), 
    times = 300L 
) 
# Unit: milliseconds 
#   expr  min  lq  mean median  uq  max neval 
# sample_int 20.639801 22.417594 23.603727 22.922765 23.735258 35.531140 300 
# sample_int2 1.504872 1.689987 1.789866 1.755937 1.830249 2.863399 300 

microbenchmark::microbenchmark(
    "sample_int" = sample_int(1e5, 1, 1e6), 
    "sample_int2" = sample_int2(1e5, 1, 1e6), 
    times = 300L 
) 
# Unit: milliseconds 
#   expr  min  lq  mean median  uq  max neval 
# sample_int 21.08035 22.384714 23.295403 22.811011 23.282353 34.068462 300 
# sample_int2 3.37047 3.761608 3.992875 3.945773 4.086605 9.134516 300 

を