【发布时间】：2015-11-24 16:50:29
【问题描述】：
对于我的项目，我有一个 R 程序，它多次调用 C 函数，使用 #include <R.h> 和 #include <Rdefines.h> 实现。由于我想尽可能地加快整个算法的速度，所以我直接用 C++ 编写了 R 程序，这样就去掉了 C 和 R 之间的翻译层。
我从 C++ 中调用了以前编码的 C 函数，作为常规函数。我能够进行翻译并获得相同的输出。
查看运行时，我发现 R 的执行速度比 C++ 的快（2m 10 sec vs 2m 50 sec）。为了找出“问题”在哪里，我使用了两个分析器：gprof 和 Valgrind，它们都报告了 C 外部函数 99% 的运行时使用情况。这让我无法解释 30% 的运行时间差异，而 99% 的时间都花在执行相同的 C 代码上。对于 C++ 和 C 的集成，我尝试了 lo 链接 C 目标文件，并链接 C 的所有 .o 创建单个库 (libExternal.a)。您有什么建议可能是造成这种差异的原因吗？
我附上了 valgrind 报告的一部分。外部C函数有下划线。
谢谢！
这里是 C++ 程序上 perf stat -d 的结果： 这里是 R 程序上 perf stat -d 的结果：
我想提醒你，99% 的时间都花在了 C 函数上，这对两者来说都是一样的。在 C++ 代码中，我只是在传递给函数之前创建对象，因此数据应该在内存中并排。谢谢你的帮助
【问题讨论】：
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请包含您的代码。
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或包含 一些 代码，这些代码也会显示问题。甚至反例代码。这样做甚至可能足以让您自己找出问题...
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我无法添加代码，因为它太长而且没有帮助。我可以说解释算法的作用是我正在迭代输入中的数据矩阵，并根据索引创建一些数组来包含一些结果，然后将数组和数据矩阵传递给 c函数，它评估对它们的一些度量，返回一个数组。 R 做同样的事情，但传递的对象是 R 对象，由 c 代码转换为 c 数组。
标签： c++ c r performance