TL;DR：欢迎来到共享环境和 Rcpp 对指针的使用。
有两种方法可以解决 R 在共享环境中对对象的处理，以避免与函数相关联的多米诺骨牌更新。
- 执行对象的深拷贝，然后更新矩阵列表位置或
- 列表中只有唯一元素（例如，没有重复的矩阵）
首先，让我们看看这个共享内存列表的内存分配。为方便起见——并避免tracemem()——我们将使用lobstr 包来探索共享环境。该包目前仅在 GitHub 上可用，可通过以下方式获取：
install.packages("devtools")
devtools::install_github("r-lib/lobstr")
有了lobstr在手，我们来看看R中矩阵列表的底层内存地址...
x = matrix(list(matrix(0,3,2)),2,2)
lobstr::obj_addrs(x)
# [1] "0x7fceb69757c8" "0x7fceb69757c8" "0x7fceb69757c8" "0x7fceb69757c8"
# ^^^^^^^^^^^^^^ ^^^^^^^^^^^^^^
# identical memory addresses for all objects
请注意，所有对象共享相同内存位置。因此，R 将列表中的每个元素视为相同。 R 选择这种行为来减少内存中数据的大小，因为每个元素都属于同一个共享环境。
这对于 Rcpp 来说尤其成问题，因为它正在操纵 指针，例如内存中的位置，显示 value 的存储位置，not values，例如一个包含 int 或 double 之类的值的变量。
由于这种指针行为，会发生两个动作：
- 矩阵列表中的所有矩阵同时更新，并且
- 整个对象
x 无需返回语句即可更新。
如果我们稍微修改一下你的函数，第二点就更明显了。
修改了说明指针的函数
注意：这个函数不再有返回类型，但我们仍然看到x对象在R的环境中发生了变化。
#include<Rcpp.h>
// [[Rcpp::export]]
void ListMatrixType_pointer(Rcpp::ListMatrix x){
Rcpp::NumericMatrix a = x(0, 0);
a(0, 0) = 100;
}
输出
ListMatrixType_pointer(x)
str(x)
# List of 4
# $ : num [1:3, 1:2] 100 0 0 0 0 0
# $ : num [1:3, 1:2] 100 0 0 0 0 0
# $ : num [1:3, 1:2] 100 0 0 0 0 0
# $ : num [1:3, 1:2] 100 0 0 0 0 0
# - attr(*, "dim")= int [1:2] 2 2
注意，我们不必必须返回一个值，因为x 会自动更新。此外，对于每个元素，我们仍然拥有相同的内存位置，例如
lobstr::obj_addrs(x)
# [1] "0x7fceb69757c8" "0x7fceb69757c8" "0x7fceb69757c8" "0x7fceb69757c8"
# ^^^^^^^^^^^^^^ ^^^^^^^^^^^^^^
# identical memory addresses for all objects
矩阵的深拷贝
要绕过相同的内存地址，您可以深度克隆对象，然后将其保存回ListMatrix。 clone() 函数实例化一个新的内存块来存储值。因此，修改一个元素不再会触发多米诺骨牌更新。此外，当您将克隆对象添加回列表时，仅该元素的内存地址会更改。
使用clone()进行深拷贝
#include<Rcpp.h>
// [[Rcpp::export]]
void ListMatrixType_clone(Rcpp::ListMatrix x){
Rcpp::NumericMatrix a = x(0, 0);
// Perform a deep copy of a into b
// and, thus, changing the memory address
Rcpp::NumericMatrix b = Rcpp::clone(a);
b(0, 0) = 100;
// Update x with b
x(0, 0) = b;
}
输出
ListMatrixType_clone(x)
str(x)
# List of 4
# $ : num [1:3, 1:2] 100 0 0 0 0 0
# $ : num [1:3, 1:2] 0 0 0 0 0 0
# $ : num [1:3, 1:2] 0 0 0 0 0 0
# $ : num [1:3, 1:2] 0 0 0 0 0 0
# - attr(*, "dim")= int [1:2] 2 2
lobstr::obj_addrs(x)
# [1] "0x7fceb811a7e8" "0x7fceb69757c8" "0x7fceb69757c8" "0x7fceb69757c8"
# ^^^^^^^ ^^^^^^^
# different memory addresses
列表中的唯一元素
为了强调唯一元素的必要性，考虑在矩阵列表的第一个位置修改矩阵，只有第一个元素的内存地址会改变；其余地址将保持不变。例如
x[[1, 1]] = matrix(1, 2, 2)
lobstr::obj_addrs(x)
# [1] "0x7fceb811a7e8" "0x7fceb69757c8" "0x7fceb69757c8" "0x7fceb69757c8"
# ^^^^^^^ ^^^^^^^
# different memory addresses
其他资源
有关此主题的进一步阅读，请参阅下面任何强调与 Rcpp 相关的指针行为的链接帖子（免责声明：我写了它们）：
关于对象大小的其他说明
注意：Base R 中 utils 中的 object.size() 提供了对共享环境大小的错误计算。参考文献?utils::object.size
这个函数只是提供了一个粗略的指示：它对于原子向量应该是相当准确的，但不检测列表的元素是否共享，例如。 （考虑了字符向量元素之间的共享，但不考虑单个对象中字符向量之间的共享。）
lobstr::obj_size(x)
# 424 B
utils::object.size(x)
# 1304 bytes
所以，由于共享环境，列表的对象大小约为1/3。