RCPPのNA.LOCFとINVERSE.RLE

Question

na.locf（zooパッケージから）の既存のトリックがあるかどうかを確認したいと思いました。

私は実装するループを書きました。私は次のようにrleの実装を行いました：

#include <Rcpp.h>
using namespace Rcpp;

//[[Rcpp::export]]
NumericVector naLocf(NumericVector x) {
  int n=x.size();
  for (int i=1;i<n;i++) {
    if (R_IsNA(x[i]) & !R_IsNA(x[i-1])) {
      x[i]=x[i-1];
    }
  }
  return x;
}

.

私はただこれらが非常に基本的な機能なので、誰かがより良い方法で既にそれらをinverse.rleでそれらを実装しているかもしれません（ループを回避するかもしれない）か速い方法は？

Answer 1

私が言う唯一のことは、あなたがそれを一度だけそれをする必要がある場合に、各値に対してNAを2回テストしているということです。NAのテストは自由な操作ではありません。おそらくこのようなもの：

//[[Rcpp::export]]
NumericVector naLocf(NumericVector x) {
    int n = x.size() ;
    double v = x[0]
    for( int i=1; i<n; i++){
        if( NumericVector::is_na(x[i]) ) {
            x[i] = v ;
        } else {
            v = x[i] ;    
        }
    }

    return x;
}

.

これはまだ不要なものをしています。私たちはこのようなものを試すことができます：

//[[Rcpp::export]]
NumericVector naLocf3(NumericVector x) {
    double *p=x.begin(), *end = x.end() ;
    double v = *p ; p++ ;

    while( p < end ){
        while( p<end && !NumericVector::is_na(*p) ) p++ ;
        v = *(p-1) ;
        while( p<end && NumericVector::is_na(*p) ) {
            *p = v ;
            p++ ;
        }
    }

    return x;
}

.

今、私たちはいくつかのベンチマークを試すことができます：

x <- rnorm(1e6)
x[sample(1:1e6, 1000)] <- NA 
require(microbenchmark)
microbenchmark( naLocf1(x), naLocf2(x), naLocf3(x) )
#  Unit: milliseconds
#       expr      min       lq   median       uq      max neval
# naLocf1(x) 6.296135 6.323142 6.339132 6.354798 6.749864   100
# naLocf2(x) 4.097829 4.123418 4.139589 4.151527 4.266292   100
# naLocf3(x) 3.467858 3.486582 3.507802 3.521673 3.569041   100

.