pase por RCPP vs. referencia por el valor

Question

me hizo un primer intento de una función de RCPP través inline y se resolvió mi problema de velocidad (gracias a Dirk!): R: Replacing negative values by zero

La versión inicial era la siguiente:

library(inline) 
cpp_if_src <- ' 
    Rcpp::NumericVector xa(a); 
    int n_xa = xa.size(); 
    for(int i=0; i < n_xa; i++) { 
    if(xa[i]<0) xa[i] = 0; 
    } 
    return xa; 
' 
cpp_if <- cxxfunction(signature(a="numeric"), cpp_if_src, plugin="Rcpp") 

Pero cuando se llama cpp_if(p), sobrescribió p con la salida, que no era la prevista. Así que supuse que pasaba por referencia.

Así lo arreglé con la versión siguiente:

library(inline) 
cpp_if_src <- ' 
    Rcpp::NumericVector xa(a); 
    int n_xa = xa.size(); 
    Rcpp::NumericVector xr(a); 
    for(int i=0; i < n_xa; i++) { 
    if(xr[i]<0) xr[i] = 0; 
    } 
    return xr; 
' 
cpp_if <- cxxfunction(signature(a="numeric"), cpp_if_src, plugin="Rcpp") 

que parecía funcionar. Sin embargo, ahora la versión original no sobrescribe su entrada más cuando me re-cargarlo en R (es decir, el mismo código ya no sobrescribe su entrada):

> cpp_if_src <- ' 
+ Rcpp::NumericVector xa(a); 
+ int n_xa = xa.size(); 
+ for(int i=0; i < n_xa; i++) { 
+  if(xa[i]<0) xa[i] = 0; 
+ } 
+ return xa; 
+ ' 
> cpp_if <- cxxfunction(signature(a="numeric"), cpp_if_src, plugin="Rcpp") 
> 
> p 
[1] -5 -4 -3 -2 -1 0 1 2 3 4 5 
> cpp_if(p) 
[1] 0 0 0 0 0 0 1 2 3 4 5 
> p 
[1] -5 -4 -3 -2 -1 0 1 2 3 4 5 

que no soy el único que ha tratado de reproducir este comportamiento y se han encontrado resultados contradictorios:

http://chat.stackoverflow.com/transcript/message/4357344#4357344

¿Qué está pasando aquí?

Answer 1

La clave es 'modelo proxy' - su xa es realmente la misma ubicación de memoria que su objeto original por lo que termina cambiando su original.

Si no quiere eso, debe hacer una cosa: copiar (en profundidad) utilizando el método clone(), o tal vez crear explícitamente un nuevo objeto en el que se escriba el objeto alterado. El método dos no no hacer eso, simplemente usa dos variables con nombres diferentes que son tanto "punteros" (en el sentido del modelo proxy) como la variable original.

Una complicación adicional, sin embargo, es en implícita fundido y copiar cuando se pasa un vector int (de R) a un tipo NumericVector: que crea una copia, y luego el original ya no se altera.

Aquí es un ejemplo más explícito, similar a la que yo uso en los tutoriales o talleres:

library(inline) 
f1 <- cxxfunction(signature(a="numeric"), plugin="Rcpp", body=' 
    Rcpp::NumericVector xa(a); 
    int n = xa.size(); 
    for(int i=0; i < n; i++) { 
    if(xa[i]<0) xa[i] = 0; 
    } 
    return xa; 
') 

f2 <- cxxfunction(signature(a="numeric"), plugin="Rcpp", body=' 
    Rcpp::NumericVector xa(a); 
    int n = xa.size(); 
    Rcpp::NumericVector xr(a);   // still points to a 
    for(int i=0; i < n; i++) { 
    if(xr[i]<0) xr[i] = 0; 
    } 
    return xr; 
') 

p <- seq(-2,2) 
print(class(p)) 
print(cbind(f1(p), p)) 
print(cbind(f2(p), p)) 
p <- as.numeric(seq(-2,2)) 
print(class(p)) 
print(cbind(f1(p), p)) 
print(cbind(f2(p), p)) 

y esto es lo que veo:

edd@max:~/svn/rcpp/pkg$ r /tmp/ari.r 
Loading required package: methods 
[1] "integer" 
     p 
[1,] 0 -2 
[2,] 0 -1 
[3,] 0 0 
[4,] 1 1 
[5,] 2 2 
     p 
[1,] 0 -2 
[2,] 0 -1 
[3,] 0 0 
[4,] 1 1 
[5,] 2 2 
[1] "numeric" 
     p 
[1,] 0 0 
[2,] 0 0 
[3,] 0 0 
[4,] 1 1 
[5,] 2 2 
     p 
[1,] 0 0 
[2,] 0 0 
[3,] 0 0 
[4,] 1 1 
[5,] 2 2 
edd@max:~/svn/rcpp/pkg$ 

Por lo que realmente importa si se pasa int-to-float o float-to-float.