将R转换为C ++（最终使用Rcpp）[关闭]

我想学习使用Rcpp。我浏览了该软件包的CRAN网站上的文档，但是我觉得编写一个实际示例（考虑到convolve3是第二个实际示例）会更有帮助。

我从robustbase软件包中提出了以下代码，因为它既不会太长也不会太短，它使用R类型和R函数的组合，并且具有那些在R中速度太慢的小型算术迭代之一。 -ing吗？

scaleTau2<-function (x, c1 = 4.5, c2 = 3, consistency = TRUE, mu.too = FALSE){
n <- length(x)
medx <- median(x)
x. <- abs(x - medx)
sigma0 <- median(x.)
mu <- if (c1 > 0) {
    x. <- x./(sigma0 * c1)
    w <- 1 - x. * x.
    w <- ((abs(w) + w)/2)^2
    sum(x * w)/sum(w)
}
else medx
x <- (x - mu)/sigma0
rho <- x^2
rho[rho > c2^2] <- c2^2
if (!identical(consistency, FALSE)) {
    Erho <- function(b) 2*((1-b^2)*pnorm(b)-b*dnorm(b)+b^2)-1
    Es2 <- function(c2) Erho(c2*qnorm(3/4))
    nEs2 <-ifelse(consistency == "finiteSample",n-2,n)*Es2(c2)
}
else nEs2 <- n
c(if (mu.too) mu, sigma0 * sqrt(sum(rho)/nEs2))
}

请尽你所能。

编辑这实际上是逐步解释如何将编写良好（并有文档证明）的R代码（至少有基础的话）转换为有效实现的想法。代码的选择可以说是随机的，但我认为它反映了我们蓝图上的典型脚本（调用R函数，该函数不希望翻译，使用算术循环...。）。

从注释中看到EDIT2，我意识到这实际上可能是C ++中要做的一项大工作（发布代码时我没有意识到）。鉴于此，可以使用单个零件作为教学设备。我最终将通过编辑问题来将各个部分解析在一起。

有趣的问题，但很有可能太过挑战而无法简要讨论：

• 您将需要C ++端的实现 median()

• 软件包robustbase中引用的代码是高度“ R优化”的，这可能不是最佳起点。

• Rcpp不是一个“ R编译器”，您可以将其抛弃以使其“更快”。它更多地是关于连接现有的C ++代码或编写新的C ++代码。

• 当然以上可以翻译（图灵等价和所有），但未必是了解如何使用的最佳方式RCPP。我认为我们在邮件列表中有更简单的示例。

最后，这不是SO的编程问题吗？;-)