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方案二：C++函数在本地，通过Rcpp::sourceCpp("fun_name.cpp")使用
问题：在foreach中使用Rcpp的函数无法工作
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如何将foreach和Rcpp结合起来呢？有如下解决方案：
方案一：C++函数在R包中
正如Patrick McCarthy所建议的那样，将C++函数放在一个包中，安装并加载了该包，并将其传递给并行运算函数forearch的参数 . packs=（"…"）
这种方法使用的前提，要将C++函数封装在一个R包中。如果是别人包中的c++函数，可以直接使用这种方式，如果是自己编写的C++函数，这种方式过于复杂，复杂原因在于需要打包成一个R函数，麻烦一些。
方案二：C++函数在本地，通过Rcpp::sourceCpp("fun_name.cpp")使用
不需要将C++函数存放在一个R包中，只需要在foreach函数中添加两行语句即可
- library(Rcpp) #加载Rcpp包，因为sourceCpp()函数是Rcpp中的函数
- sourceCpp("fun_name.cpp") #存放在的C++函数
注：在ParLapply中使用C++函数，也可以通过上述方式，将上述语句放在parLapply(, fun)函数中的 fun中，相当于让每个结点都可以加载这个C++函数。
其中foreach()函数循环体内的 library(Rcpp) 可以替换成foreach(..., .packs="Rcpp") 。
下面是个例子：
cl = makeCluster(n_cores, outfile="")
registerDoParallel(cl)
foreach(n = 1:N,.packages = "Rcpp",.noexport = "<name of Rccp function>")%dopar%{
source("Scripts/Rccp_functions.R")
### do stuff with functions scripted in Rccp_functions.R
}
stopImplicitCluster()方案三：将C++函数写在当前脚本中
可能原因：C++函数从全局环境导入到并行中，但是，由于它们不是普通的函数，它们实际上并不起作用。这确实意味着这些C++函数必须在每个节点上单独加载；在我的例子中，这是一个SNOW clusterCall（）调用，它获取了各种文件，包括C++代码。
可参考：
worker.init <- function() {
library(inline)
sigFunc <- signature(x="numeric", size_x="numeric")
code <- ' double tot =0;
for(int k = 0; k < INTEGER(size_x)[0]; k++){
tot += REAL(x)[k];
};
return ScalarReal(tot);
'
assign('cFunc', cxxfunction(sigFunc, code), .GlobalEnv)
NULL
}
f1 <- function(){
x <- rnorm(100)
a <- cFunc(x=x, size_x=as.integer(length(x)))
return(a)
}
library(foreach)
library(doParallel)
cl <- makePSOCKcluster(3)
clusterCall(cl, worker.init)
registerDoParallel(cl)
res <- foreach(counter=1:100) %dopar% f1()题外话：为什么要研究foreach+Rcpp?
明明parLapply+Rcpp可以使用了，执行并行的时候用parLapply+Rcpp就好。但是，有些时候，循环体中某次循环会坏掉，这种时候希望让程序跳过坏掉的次数，继续执行下去，这样避免了因为某次循环换掉，导致前面运行的都废掉了，花费的时间也白费了。而foreach函数中有一个好的参数 .errorhandling = c("stop", "remove", "pass"), 设置.errorhanding="pass",这样当某次循环因为某些原因坏掉时，程序自动跳过这次循环，然后继续运行，最终返回所有循环的值。
关于foreach函数的介绍可以看：使用foreach函数_饮食有度的元气少女的博客-CSDN博客
本文参考：
r - Can't run Rcpp function in foreach - Stack Overflow
