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第一部分 简介1

第1章 Rcpp简介3

1.1 背景：从R到C++3

1.2 示例一7

1.2.1 问题设置7

1.2.2 R解决方案之一8

1.2.3 C++解决方案之一9

1.2.4 使用inline扩展包10

1.2.5 使用Rcpp attributes12

1.2.6 R解决方案之二13

1.2.7 C++解决方案之二14

1.2.8 R解决方案之三16

1.2.9 C++解决方案之三16

1.3 示例二17

1.3.1 问题设置17

1.3.2 R解决方案18

1.3.3 C++解决方案19

1.3.4 比较20

1.4 小结20

第2章 工具与设置21

2.1 整体设置21

2.2 编译器22

2.2.1 一般设置22

2.2.2 平台相关的注意事项23

2.3 R应用程序接口（API）25

2.4 首次使用Rcpp进行编译25

2.5 inline扩展包27

2.5.1 概览28

2.5.2 使用includes31

2.5.3 使用plugin32

2.5.4 制作plugin33

2.6 Rcpp attributes35

2.7 异常处理36

第二部分 核心数据类型41

第3章 数据结构：第一部分43

3.1 RObject类43

3.2 IntegerVector类45

3.2.1 示例一：返回完美数46

3.2.2 示例二：使用输入47

3.2.3 示例三：使用错误的输入48

3.3 NumbericVector类50

3.3.1 示例一：使用两个输入50

3.3.2 示例二：引入clone50

3.3.3 示例三：矩阵53

3.4 其他向量类54

3.4.1 LogicalVector54

3.4.2 CharacterVector55

3.4.3 RawVector55

第4章 数据结构：第二部分56

4.1 Named类56

4.2 List类，又名GenericVector类58

4.2.1 从R中接受参数的List58

4.2.2 使用List返回参数给R59

4.3 DataFrame类60

4.4 Function类62

4.4.1 示例一：使用用户提供的函数62

4.4.2 示例二：访问R函数63

4.5 Environment类63

4.6 S4类64

4.7 ReferenceClasses66

4.8 R数学库函数67

第三部分 进阶话题69

第5章 在扩展包中使用Rcpp71

5.1 简介71

5.2 使用Rcpp.package.skeleton72

5.2.1 概述72

5.2.2 R代码74

5.2.3 C++代码74

5.2.4 DESCRIPTION76

5.2.5 Makevars和Makevars.win76

5.2.6 NAMESPACE78

5.2.7 帮助文件78

5.3 案例学习：wordcloud扩展包80

5.4 进一步的示例82

第6章 扩展Rcpp83

6.1 简介83

6.2 扩展Rcpp：：wrap84

6.2.1 侵入式扩展85

6.2.2 非侵入式扩展85

6.2.3 模板与局部特化86

6.3 扩展Rcpp：：as86

6.3.1 侵入式扩展87

6.3.2 非侵入式扩展87

6.3.3 模板与局部特化87

6.4 案例学习：RcppBDT扩展包89

6.5 进一步的示例91

第7章 Modules92

7.1 动机92

7.1.1 使用Rcpp导出函数92

7.1.2 使用Rcpp导出类93

7.2 Rcpp Modules96

7.2.1 使用Rcpp Modules导出C++函数96

7.2.2 使用Rcpp Modules导出C++类101

7.3 在其他扩展包中使用module110

7.3.1 命名空间的导入导出110

7.3.2 扩展包框架生成器对module的支持112

7.3.3 module文档112

7.4 案例学习：RcppCNPy扩展包112

7.5 进一步的示例115

第8章 Sugar116

8.1 动机116

8.2 运算符118

8.2.1 二元算术运算符118

8.2.2 二元逻辑运算符119

8.2.3 一元运算符120

8.3 函数121

8.3.1 产生单一逻辑结果的函数121

8.3.2 产生sugar表达式的函数122

8.3.3 数学函数128

8.3.4 d／q／p／r统计函数129

8.4 性能131

8.5 实现132

8.5.1 CRTP模式132

8.5.2 VectorBase类133

8.5.3 实例：sapply134

8.6 案例学习：使用Rcpp sugar计算π139

第四部分 应用143

第9章 RInside145

9.1 动机145

9.2 示例一：Hello， World！146

9.3 示例二：数据传输149

9.4 示例三：对R表达式求值151

9.5 示例四：C++通过R作图152

9.6 示例五：在MPI中使用RInside153

9.7 其他示例155

第10章 RcppArmadillo157

10.1 概述157

10.2 动机：FastLm159

10.2.1 实现159

10.2.2 性能比较160

10.2.3 一个警告163

10.3 案例学习：使用RcppArmadillo实现卡尔曼滤波166

10.4 RcppArmadillo和Armadillo之间的区别174

第11章 RcppGSL176

11.1 简介176

11.2 动机：FastLm177

11.3 向量179

11.3.1 GSL向量180

11.3.2 RcppGSL：：vector181

11.3.3 对应183

11.3.4 向量视图（vector view）183

11.4 矩阵185

11.4.1 生成矩阵185

11.4.2 隐式转换185

11.4.3 索引185

11.4.4 方法186

11.4.5 matrix view类186

11.5 在自己的扩展包里使用RcppGSL186

11.5.1 configure脚本187

11.5.2 src文件夹189

11.5.3 R文件夹190

11.6 通过inline使用RcppGSL190

11.7 案例：使用RcppGSL实现基于GSL的B-样条拟合192

第12章 RcppEigen202

12.1 简介202

12.2 Eigen类203

12.2.1 固定大小的向量和矩阵203

12.2.2 动态大小的向量和矩阵204

12.2.3 用于预制组件操作的数组206

12.2.4 向量、矩阵和特殊矩阵的映射对象206

12.3 案例学习：使用RcppEigen实现卡尔曼滤波207

12.4 线性代数和矩阵分解210

12.4.1 基本求解器210

12.4.2 特征值和特征向量211

12.4.3 最小二乘求解器212

12.4.4 显秩分解212

12.5 案例学习：RcppEigen中用于线性模型的C++工厂214

附录A R程序员的C++入门223

A.1 编译而不是解释223

A.2 静态类型225

A.3 一个更好的C226

A.4 面向对象编程（但与S3或S4不同）229

A.5 泛型编程和STL230

A.6 模板编程232

A.7 C++的进一步推荐读物234

参考文献235

主题索引241

软件索引247

作者索引249