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r - 具有良好性能的 charToRaw 的矢量化版本

问题描述

我想从字符向量中获取原始字节向量（以应用需要原始字节作为data.table列的所有值的输入的加密函数）。

charToRaw不适用于矢量化，但仅处理矢量的第一个元素：

x <- c("hello", "my", "world")
charToRaw(x)
# Warning message:
# In charToRaw(x) : argument should be a character vector of length 1
# all but the first element will be ignored

是否有charToRaw提供良好性能的矢量化版本？为什么 base R 的版本不提供矢量化版本？

我知道我可以使用sapply，或者myapply但我最终会在所有行上都有一个内部循环......

编辑1： 结果应该是一个与“x”大小相同的向量，每个元素代表相应输入元素的原始字节。

编辑 2 + 3： 我的结果应该是这样的（例如，作为列表）

x.raw
[1] 68 65 6c 6c 6f
[2] 6d 79
[3] 77 6f 72 6c 64

问题是 R 似乎不支持 raw 向量，因为raw它本身就像字节向量......知道如何解决这个问题吗？

编辑 4 + 5：

我已经对当前的提案进行了基准测试：

library(microbenchmark)
x <- sample(c("hello", "my", "world"), 1E6, TRUE)
microbenchmark::microbenchmark(
  sapply_loop  = sapply(x, charToRaw),
  lapply_loop = lapply(x, charToRaw),
  vectorize_loop = { charToRawVec <-Vectorize(charToRaw, "x")
                     charToRawVec(x) },
  split = split(charToRaw(paste(x, collapse = "")), rep(seq_len(length(x)), nchar(x))),
  charToRaw_with_cpp = charToRaw_cpp(x),
  times = 5
)

@Brian 的答案中的 Rcpp 解决方案比所有其他建议快 4 到 5 倍（取决于字符串的长度）：

Unit: milliseconds
               expr       min        lq      mean    median        uq       max neval
        sapply_loop  761.6041 1149.7972 1153.1992 1202.6303 1306.2110 1345.7531     5
        lapply_loop  950.5337  972.1374 1172.4354 1134.9821 1300.4941 1504.0297     5
     vectorize_loop  951.9297  983.2725 1134.0204 1147.1145 1250.9649 1336.8201     5
              split 1201.5009 1275.7123 1409.3622 1425.0124 1529.5082 1615.0772     5
 charToRaw_with_cpp  111.7791  113.1815  313.5623  384.7327  466.9929  491.1253     5

标签： rvectorization

解决方案

这是一个使用内部 C 源代码的版本，charToRaw没有任何错误检查。循环输入Rcpp应该尽可能快，尽管我不知道是否有更好的方法来处理内存分配。正如你所看到的，你没有得到统计上显着的性能提升purrr::map，但它比sapply.

library(Rcpp)

Rcpp::cppFunction('List charToRaw_cpp(CharacterVector x) {
  int n = x.size();
  List l = List(n);

  for (int i = 0; i < n; ++i) {
    int nc = LENGTH(x[i]);
    RawVector ans = RawVector(nc);
    memcpy(RAW(ans), CHAR(x[i]), nc);
    l[i] = ans;
  }
  return l;
}')

# Random vector of 5000 strings of 5000 characters each
x <- unlist(purrr::rerun(5000, stringr::str_c(sample(c(letters, LETTERS), 5000, replace = T), collapse = "")))

microbenchmark::microbenchmark(
  sapply(x, charToRaw),
  purrr::map(x, charToRaw),
  charToRaw_cpp(x)
)

Unit: milliseconds
                    expr       min        lq      mean    median       uq       max neval cld
    sapply(x, charToRaw) 60.337729 69.313684 76.908557 73.232365 78.99251 398.00732   100   b
purrr::map(x, charToRaw)  8.849688  9.201125 17.117435  9.376843 10.09294 292.74068   100  a 
        charToRaw_cpp(x)  5.578212  5.827794  7.998507  6.151864  7.10292  23.81905   100  a

通过 1000 次迭代，您开始看到效果：

Unit: milliseconds
                    expr      min       lq      mean   median        uq      max neval cld
purrr::map(x, charToRaw) 8.773802 9.191173 13.674963 9.425828 10.602676 302.7293  1000   b
        charToRaw_cpp(x) 5.591585 5.868381  9.370648 6.119673  7.445649 295.1833  1000  a

关于性能的编辑说明：

我假设您会看到较大的字符串和向量在性能上的差异更大。但实际上迄今为止最大的不同是针对 50 个字符的 50 个长度的向量：

Unit: microseconds
                       expr    min     lq     mean median      uq     max neval cld
       sapply(x, charToRaw) 66.245 69.045 77.44593 70.288 72.4650 862.110   500   b
   purrr::map(x, charToRaw) 65.313 68.733 75.85236 70.599 72.7765 621.392   500   b
          charToRaw_cpp(x)  4.666  6.221  7.47512  6.844  7.7770  58.159   500  a

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