将 R 代码转换为 C 代码

出于速度原因以及将其打包为 .exe 的能力，我正在考虑将 R 脚本转换为 C 代码。我是 C 新手。

我的问题是用 C 语言会明显更快吗？速率限制步骤是一种必须对大向量多次应用的排序算法。我不确定 R 中的矢量化功能是否会对此有所帮助或减慢速度。我还读到，R 中的 for 循环效率低下。

如果我应该用 C 语言执行此操作，哪些库可以帮助我模仿 R 的一些数据处理功能（例如基本矩阵操作）？我应该从哪里开始？现在我什至不知道如何将我的数据读入C（逗号分隔的文本文件）。

我会尽力回答这个问题。

...但是你没有问的问题可能更相关：R 算法可以在 R 中变得更快吗？这里的答案通常是“是”。能“够快”吗？好吧，如果不尝试（并查看当前的 R 代码），这是不可能回答的。

问：我的 R 算法在 C 中会更快吗？

答：是的！如果您为该算法编写“最佳”C 代码，它很可能会更快。它也很可能是a lot为此还要做更多的工作。

问：用 C 语言可以更快地完成大向量的排序吗？

答：是的。使用多线程，可以大大提高速度。 ...但是首先打电话sort(x, method='quick')在 R 中看看这是否会改善情况！对于随机数据，默认方法不是很快。

x <- runif(1e7)
system.time( sort(x) )                   # 2.50 secs
system.time( sort(x, method='quick') )   # 1.37 secs
#system.time( tommysort(x) )             # 0.51 secs (4 threads)

问：哪些库模仿基本 R 函数？

答：LAPACK/BLAS 在 R 中处理矩阵数学。如果这就是您所需要的，您可以找到比 R 中的普通库快得多的库（您也可以在 R 中使用其中一些库来提高性能！）。

有关 BLAS 的更多信息 http://en.wikipedia.org/wiki/Basic_Linear_Algebra_Subprograms

另一种方法是从 R 到 C 进行 .Call，然后您就可以访问 R 的所有功能！这inline包和Rcpp包可以让事情变得更容易。

第三种方法是将 R 嵌入到您的应用程序中。Rinside可以帮助让这变得更容易。

问：如何将 CSV 数据读入 C 语言？

答：看看fopen and fscanf功能。 ...并使用它们编写数据导入函数。