滚动均值（C++）

向量化的滚动均值函数 rollmean3() 性能不错，但可读性很差。很难一眼看出这段代码是在计算滚动均值，这会让函数更难调试和维护。

第二个版本 rollmean2() 较慢，但更易读。如果我们把它翻译成 C++，有望同时获得良好的可读性和更快的性能。

rollmean2() 已在您的工作区中定义；您可以打印其定义来回顾它的工作方式。现在请把 rollmean2() 翻译为 C++，并将其命名为 rollmean4()。

本练习是课程的一部分

用 Rcpp 优化 R 代码

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练习说明

将 res 设为一个长度为 n 的 NumericVector，其取值由 NumericVector 的 get_na() 方法给出。
将 total 计算为 x 的前 window 个值之和。
在索引 window - 1 处计算均值，即用总和除以窗口的宽度。
在第二个循环中，通过减去 x 的第 i - window 个元素并加上第 i 个元素来更新总和。

交互式实操练习

通过完成这段示例代码来试试这个练习。

#include 
using namespace Rcpp;

// [[Rcpp::export]]
NumericVector rollmean4(NumericVector x, int window) {
  int n = x.size();
  
  // Set res as a NumericVector of NAs with length n
  NumericVector res(___, ___::___());
  
  // Sum the first window worth of values of x
  double total = 0.0;
  for(int i = 0; i < window; i++) {
    total += ___;
  }
  
  // Treat the first case seperately
  res[window - 1] = ___ / window;
  
  // Iteratively update the total and recalculate the mean 
  for(int i = window; i < n; i++) {
    // Remove the (i - window)th case, and add the ith case
    total += - ___ + ___;
    // Calculate the mean at the ith position
    res[i] = total / window;
  }
  
  return res;  
}

/*** R
   # Compare rollmean2, rollmean3 and rollmean4   
   set.seed(42)
   x <- rnorm(1e4)
   microbenchmark( 
    rollmean2(x, 4), 
    rollmean3(x, 4), 
    rollmean4(x, 4), 
    times = 5
   )   
*/

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