R 中 %in% 运算符的 C++ 版本

C++中有没有相当于的函数%in%R 中的运算符？考虑 R 中的以下命令：

which(y %in% x)

我试图在 C++ 中找到等效的东西（特别是在犰狳中），但我找不到任何东西。然后我编写了自己的函数，与上面的 R 命令相比，它非常慢。

这是我写的：

#include <RcppArmadillo.h>
// [[Rcpp::depends("RcppArmadillo")]]

// [[Rcpp::export]]
arma::uvec myInOperator(arma::vec myBigVec, arma::vec mySmallVec ){
 arma::uvec rslt = find(myBigVec == mySmallVec[0]);
 for (int i = 1; i < mySmallVec.size(); i++){
   arma::uvec rslt_tmp = find(myBigVec == mySmallVec[i]);
   rslt = arma::unique(join_cols( rslt, rslt_tmp ));
 }
 return rslt;
}

现在，在获取上面的代码之后，我们有：

x <- 1:4
y <- 1:10
res <- benchmark(myInOperator(y, x), which(y %in% x), columns = c("test",
      "replications", "elapsed", "relative", "user.self", "sys.self"), 
       order = "relative")

结果如下：

                 test replications elapsed relative user.self sys.self
 2    which(y %in% x)          100   0.001        1     0.001        0
 1 myInOperator(y, x)          100   0.002        2     0.001        0

谁能指导我找到与 which(y %in% x) 相对应的 C++ 代码或使我的代码更高效？对于这两个函数来说，所花费的时间已经非常短了。我想我所说的效率更多是从编程的角度来说的，是我思考问题的方式和我使用的命令是否高效。

我感谢您的帮助。

编辑：感谢@MatthewLundberg 和@Yakk 发现了我愚蠢的错误。

如果您真正想要的只是更快的匹配，您应该看看 Simon Urbanek 的快速匹配 http://cran.r-project.org/web/packages/fastmatch/index.html包裹。然而，Rcpp事实上有糖吗in可以在这里使用的函数。in使用了一些想法fastmatch封装并将它们合并到Rcpp。我还在这里比较了@hadley 的解决方案。

// [[Rcpp::plugins("cpp11")]]
#include <Rcpp.h>
using namespace Rcpp;

// [[Rcpp::export]]
std::vector<int> sugar_in(IntegerVector x, IntegerVector y) {
  LogicalVector ind = in(x, y);
  int n = ind.size();
  std::vector<int> output;
  output.reserve(n);
  for (int i=0; i < n; ++i) {
    if (ind[i]) output.push_back(i+1);
  }
  return output;
}

// [[Rcpp::export]]
std::vector<int> which_in(IntegerVector x, IntegerVector y) {
  int nx = x.size();
  std::unordered_set<int> z(y.begin(), y.end());
  std::vector<int> output;
  output.reserve(nx);
  for (int i=0; i < nx; ++i) {
    if (z.find( x[i] ) != z.end() ) {
      output.push_back(i+1);
    }
  }
  return output;
}


// [[Rcpp::export]]
std::vector<int> which_in2(IntegerVector x, IntegerVector y) {
  std::vector<int> y_sort(y.size());
  std::partial_sort_copy (y.begin(), y.end(), y_sort.begin(), y_sort.end());

  int nx = x.size();
  std::vector<int> out;

  for (int i = 0; i < nx; ++i) {
    std::vector<int>::iterator found =
      lower_bound(y_sort.begin(), y_sort.end(), x[i]);
    if (found != y_sort.end()) {
      out.push_back(i + 1);
    }
  }
  return out;
}

/*** R
set.seed(123)
library(microbenchmark)
x <- sample(1:100)
y <- sample(1:10000, 1000)
identical( sugar_in(y, x), which(y %in% x) )
identical( which_in(y, x), which(y %in% x) )
identical( which_in2(y, x), which(y %in% x) )
microbenchmark(
  sugar_in(y, x),
  which_in(y, x),
  which_in2(y, x),
  which(y %in% x)
)
*/

Calling sourceCpp从基准来看，这给了我，

Unit: microseconds
            expr    min      lq  median      uq    max neval
  sugar_in(y, x)  7.590 10.0795 11.4825 14.3630 32.753   100
  which_in(y, x) 40.757 42.4460 43.4400 46.8240 63.690   100
 which_in2(y, x) 14.325 15.2365 16.7005 17.2620 30.580   100
 which(y %in% x) 17.070 21.6145 23.7070 29.0105 78.009   100