如虎添翼：用Python与C++扩展R语言的应用场景

http://www.rcpp.org/

install.packages("Rcpp")

https://cran.r-project.org/bin/windows/Rtools/index.html

#include <Rcpp.h>
using namespace Rcpp;
//在函数开始之前的部分，（#include <Rcpp.h>，using namespace Rcpp;，
//[[Rcpp::export]]）
//是C++和Rcpp需要的一些头文件。
//如果在RStudio中创建新C++文件，RStudio会自动生成这些头文件。
//[[Rcpp::export]]
NumericVector add_one(int time) {
//这个函数会计算一个向量，其中第一个元素是0，之后每个元素相对上一个元素增加1
//注意：C++中的注释开头是“//”
//C++中，所有变量的类型和函数返回值的类型都需要主动声明 （例如NumericVector）。
//每一句代码要以分号结束
//而且数组序号从0开始
//NumericVector是Rcpp中的一种数据类型。
//使用这种类型，可以保证函数返回值可以被转化成R向量。
NumericVector x(time+1);
  x(0) = 0;
  for(int i = 1; i <= time; i++){
    x(i) = x(i-1) + 1;
  }
  return x;
}

library(Rcpp)
sourceCpp("add_one_zh.cpp") #将Rcpp函数导入R中


t1<-Sys.time()
add_one(100000000) # 运行Rcpp函数
t2<-Sys.time()
t2-t1 # 计算运行时间
# Time difference of 1.545115 secs
#相同功能的R函数
add_one_slow <- function(x){
  y <- vector("integer", x+1)
  y[1] = 0
  for(i in 1:x+1){
    y[i] <- y[i-1] + 1
  }
  return(y)
}
t1<-Sys.time()
add_one_slow(100000000) # 运行Rcpp函数
t2<-Sys.time()
t2-t1 # 计算运行时间
# Time difference of 18.90944 secs