SCM

SCM Repository

[matrix] Annotation of /pkg/Matrix/src/Csparse.c
ViewVC logotype

Annotation of /pkg/Matrix/src/Csparse.c

Parent Directory Parent Directory | Revision Log Revision Log


Revision 3143 - (view) (download) (as text)

1 : mmaechler 3076 /** @file Csparse.c
2 :     * The "CsparseMatrix" class from R package Matrix:
3 :     *
4 :     * Sparse matrices in compressed column-oriented form
5 :     */
6 : bates 922 #include "Csparse.h"
7 : maechler 2120 #include "Tsparse.h"
8 : bates 922 #include "chm_common.h"
9 :    
10 : mmaechler 2279 /** "Cheap" C version of Csparse_validate() - *not* sorting : */
11 :     Rboolean isValid_Csparse(SEXP x)
12 :     {
13 :     /* NB: we do *NOT* check a potential 'x' slot here, at all */
14 :     SEXP pslot = GET_SLOT(x, Matrix_pSym),
15 :     islot = GET_SLOT(x, Matrix_iSym);
16 :     int *dims = INTEGER(GET_SLOT(x, Matrix_DimSym)), j,
17 :     nrow = dims[0],
18 :     ncol = dims[1],
19 :     *xp = INTEGER(pslot),
20 :     *xi = INTEGER(islot);
21 :    
22 :     if (length(pslot) != dims[1] + 1)
23 :     return FALSE;
24 :     if (xp[0] != 0)
25 :     return FALSE;
26 :     if (length(islot) < xp[ncol]) /* allow larger slots from over-allocation!*/
27 :     return FALSE;
28 :     for (j = 0; j < xp[ncol]; j++) {
29 :     if (xi[j] < 0 || xi[j] >= nrow)
30 :     return FALSE;
31 :     }
32 :     for (j = 0; j < ncol; j++) {
33 :     if (xp[j] > xp[j + 1])
34 :     return FALSE;
35 :     }
36 :     return TRUE;
37 :     }
38 :    
39 : mmaechler 2312 SEXP Csparse_validate(SEXP x) {
40 :     return Csparse_validate_(x, FALSE);
41 :     }
42 :    
43 : mmaechler 2889
44 :     #define _t_Csparse_validate
45 :     #include "t_Csparse_validate.c"
46 :    
47 :     #define _t_Csparse_sort
48 :     #include "t_Csparse_validate.c"
49 :    
50 :     // R: .validateCsparse(x, sort.if.needed = FALSE) :
51 : mmaechler 2312 SEXP Csparse_validate2(SEXP x, SEXP maybe_modify) {
52 :     return Csparse_validate_(x, asLogical(maybe_modify));
53 :     }
54 :    
55 : mmaechler 2889 // R: Matrix:::.sortCsparse(x) :
56 :     SEXP Csparse_sort (SEXP x) {
57 :     int ok = Csparse_sort_2(x, TRUE); // modifying x directly
58 :     if(!ok) warning(_("Csparse_sort(x): x is not a valid (apart from sorting) CsparseMatrix"));
59 :     return x;
60 : bates 922 }
61 :    
62 : maechler 1968 SEXP Rsparse_validate(SEXP x)
63 :     {
64 :     /* NB: we do *NOT* check a potential 'x' slot here, at all */
65 :     SEXP pslot = GET_SLOT(x, Matrix_pSym),
66 :     jslot = GET_SLOT(x, Matrix_jSym);
67 :     Rboolean sorted, strictly;
68 :     int i, k,
69 :     *dims = INTEGER(GET_SLOT(x, Matrix_DimSym)),
70 :     nrow = dims[0],
71 :     ncol = dims[1],
72 :     *xp = INTEGER(pslot),
73 :     *xj = INTEGER(jslot);
74 :    
75 :     if (length(pslot) != dims[0] + 1)
76 :     return mkString(_("slot p must have length = nrow(.) + 1"));
77 :     if (xp[0] != 0)
78 :     return mkString(_("first element of slot p must be zero"));
79 :     if (length(jslot) < xp[nrow]) /* allow larger slots from over-allocation!*/
80 :     return
81 :     mkString(_("last element of slot p must match length of slots j and x"));
82 :     for (i = 0; i < length(jslot); i++) {
83 :     if (xj[i] < 0 || xj[i] >= ncol)
84 :     return mkString(_("all column indices must be between 0 and ncol-1"));
85 :     }
86 :     sorted = TRUE; strictly = TRUE;
87 :     for (i = 0; i < nrow; i++) {
88 :     if (xp[i] > xp[i+1])
89 :     return mkString(_("slot p must be non-decreasing"));
90 :     if(sorted)
91 :     for (k = xp[i] + 1; k < xp[i + 1]; k++) {
92 :     if (xj[k] < xj[k - 1])
93 :     sorted = FALSE;
94 :     else if (xj[k] == xj[k - 1])
95 :     strictly = FALSE;
96 :     }
97 :     }
98 :     if (!sorted)
99 : mmaechler 2661 /* cannot easily use cholmod_sort(.) ... -> "error out" :*/
100 : maechler 1968 return mkString(_("slot j is not increasing inside a column"));
101 :     else if(!strictly) /* sorted, but not strictly */
102 :     return mkString(_("slot j is not *strictly* increasing inside a column"));
103 :    
104 :     return ScalarLogical(1);
105 :     }
106 :    
107 : mmaechler 3076 /** @brief From a CsparseMatrix, produce a dense one.
108 :     *
109 : mmaechler 3055 * Directly deals with symmetric, triangular and general.
110 :     * Called from ../R/Csparse.R's C2dense()
111 :     *
112 :     * @param x a CsparseMatrix: currently all 9 of "[dln][gst]CMatrix"
113 :     * @param symm_or_tri integer (NA, < 0, > 0, = 0) specifying the knowledge of the caller about x:
114 :     * NA : unknown => will be determined
115 :     * = 0 : "generalMatrix" (not symm or tri);
116 :     * < 0 : "triangularMatrix"
117 :     * > 0 : "symmetricMatrix"
118 :     *
119 :     * @return a "denseMatrix"
120 :     */
121 :     SEXP Csparse_to_dense(SEXP x, SEXP symm_or_tri)
122 : bates 1059 {
123 : mmaechler 3055 Rboolean is_sym, is_tri;
124 :     int is_sym_or_tri = asInteger(symm_or_tri),
125 :     ctype = 0; // <- default = "dgC"
126 :     static const char *valid[] = { MATRIX_VALID_Csparse, ""};
127 :     if(is_sym_or_tri == NA_INTEGER) { // find if is(x, "symmetricMatrix") :
128 :     ctype = Matrix_check_class_etc(x, valid);
129 :     is_sym = (ctype % 3 == 1);
130 :     is_tri = (ctype % 3 == 2);
131 :     } else {
132 :     is_sym = is_sym_or_tri > 0;
133 :     is_tri = is_sym_or_tri < 0;
134 :     // => both are FALSE iff is_.. == 0
135 :     if(is_sym || is_tri)
136 :     ctype = Matrix_check_class_etc(x, valid);
137 :     }
138 :     CHM_SP chxs = AS_CHM_SP__(x);// -> chxs->stype = +- 1 <==> symmetric
139 :     R_CheckStack();
140 :     if(is_tri && *diag_P(x) == 'U') { // ==> x := diagU2N(x), directly for chxs
141 :     CHM_SP eye = cholmod_speye(chxs->nrow, chxs->ncol, chxs->xtype, &c);
142 :     double one[] = {1, 0};
143 :     CHM_SP ans = cholmod_add(chxs, eye, one, one,
144 :     /* values: */ ((ctype / 3) != 2), // TRUE iff not "nMatrix"
145 :     TRUE, &c);
146 :     cholmod_free_sparse(&eye, &c);
147 :     chxs = cholmod_copy_sparse(ans, &c);
148 :     cholmod_free_sparse(&ans, &c);
149 :     }
150 :     /* The following loses the symmetry property, since cholmod_dense has none,
151 : maechler 1751 * BUT, much worse (FIXME!), it also transforms CHOLMOD_PATTERN ("n") matrices
152 : mmaechler 3055 * to numeric (CHOLMOD_REAL) ones {and we "revert" via chm_dense_to_SEXP()}: */
153 : mmaechler 2661 CHM_DN chxd = cholmod_sparse_to_dense(chxs, &c);
154 : maechler 1751 int Rkind = (chxs->xtype == CHOLMOD_PATTERN)? -1 : Real_kind(x);
155 : bates 1059
156 : mmaechler 3069 SEXP ans = chm_dense_to_SEXP(chxd, 1, Rkind, GET_SLOT(x, Matrix_DimNamesSym),
157 :     /* transp: */ FALSE);
158 : mmaechler 3055 // -> a [dln]geMatrix
159 :     if(is_sym) { // ==> want [dln]syMatrix
160 :     const char cl1 = class_P(ans)[0];
161 :     PROTECT(ans);
162 :     SEXP aa = PROTECT(NEW_OBJECT(MAKE_CLASS((cl1 == 'd') ? "dsyMatrix" :
163 :     ((cl1 == 'l') ? "lsyMatrix" : "nsyMatrix"))));
164 :     // No need to duplicate() as slots of ans are freshly allocated and ans will not be used
165 :     SET_SLOT(aa, Matrix_xSym, GET_SLOT(ans, Matrix_xSym));
166 :     SET_SLOT(aa, Matrix_DimSym, GET_SLOT(ans, Matrix_DimSym));
167 :     SET_SLOT(aa, Matrix_DimNamesSym,GET_SLOT(ans, Matrix_DimNamesSym));
168 :     SET_SLOT(aa, Matrix_uploSym, mkString((chxs->stype > 0) ? "U" : "L"));
169 :     UNPROTECT(2);
170 :     return aa;
171 :     }
172 :     else if(is_tri) { // ==> want [dln]trMatrix
173 :     const char cl1 = class_P(ans)[0];
174 :     PROTECT(ans);
175 :     SEXP aa = PROTECT(NEW_OBJECT(MAKE_CLASS((cl1 == 'd') ? "dtrMatrix" :
176 :     ((cl1 == 'l') ? "ltrMatrix" : "ntrMatrix"))));
177 :     // No need to duplicate() as slots of ans are freshly allocated and ans will not be used
178 :     SET_SLOT(aa, Matrix_xSym, GET_SLOT(ans, Matrix_xSym));
179 :     SET_SLOT(aa, Matrix_DimSym, GET_SLOT(ans, Matrix_DimSym));
180 :     SET_SLOT(aa, Matrix_DimNamesSym,GET_SLOT(ans, Matrix_DimNamesSym));
181 :     slot_dup(aa, x, Matrix_uploSym);
182 :     /* already by NEW_OBJECT(..) above:
183 :     SET_SLOT(aa, Matrix_diagSym, mkString("N")); */
184 :     UNPROTECT(2);
185 :     return aa;
186 :     }
187 :     else
188 :     return ans;
189 : bates 1059 }
190 :    
191 : mmaechler 2628 // FIXME: do not go via CHM (should not be too hard, to just *drop* the x-slot, right?
192 : mmaechler 3072 SEXP Csparse2nz(SEXP x, Rboolean tri)
193 : bates 1371 {
194 : mmaechler 2223 CHM_SP chxs = AS_CHM_SP__(x);
195 : mmaechler 2661 CHM_SP chxcp = cholmod_copy(chxs, chxs->stype, CHOLMOD_PATTERN, &c);
196 : maechler 1960 R_CheckStack();
197 : bates 1371
198 : maechler 1960 return chm_sparse_to_SEXP(chxcp, 1/*do_free*/,
199 : mmaechler 3072 tri ? ((*uplo_P(x) == 'U') ? 1 : -1) : 0,
200 : mmaechler 3069 /* Rkind: pattern */ 0,
201 : mmaechler 3072 /* diag = */ tri ? diag_P(x) : "",
202 : maechler 1548 GET_SLOT(x, Matrix_DimNamesSym));
203 : bates 1371 }
204 : mmaechler 3072 SEXP Csparse_to_nz_pattern(SEXP x, SEXP tri)
205 :     {
206 :     int tr_ = asLogical(tri);
207 :     if(tr_ == NA_LOGICAL) {
208 :     warning(_("Csparse_to_nz_pattern(x, tri = NA): 'tri' is taken as TRUE"));
209 :     tr_ = TRUE;
210 :     }
211 :     return Csparse2nz(x, (Rboolean) tr_);
212 :     }
213 : bates 1371
214 : mmaechler 2628 // n.CMatrix --> [dli].CMatrix (not going through CHM!)
215 :     SEXP nz_pattern_to_Csparse(SEXP x, SEXP res_kind)
216 :     {
217 :     return nz2Csparse(x, asInteger(res_kind));
218 :     }
219 : mmaechler 3055
220 : mmaechler 2628 // n.CMatrix --> [dli].CMatrix (not going through CHM!)
221 : mmaechler 3055 // NOTE: use chm_MOD_xtype(() to change type of 'cholmod_sparse' matrix
222 : mmaechler 2628 SEXP nz2Csparse(SEXP x, enum x_slot_kind r_kind)
223 :     {
224 :     const char *cl_x = class_P(x);
225 : mmaechler 3143 // quick check - if ok, fast
226 :     if(cl_x[0] != 'n' || cl_x[2] != 'C') {
227 :     // e.g. class = "A", from setClass("A", contains = "ngCMatrix")
228 :     static const char *valid[] = { MATRIX_VALID_nCsparse, ""};
229 :     int ctype = Matrix_check_class_etc(x, valid);
230 :     if(ctype < 0)
231 :     error(_("not a 'n.CMatrix'"));
232 :     else // fine : get a valid cl_x class_P()-like string :
233 :     cl_x = valid[ctype];
234 :     }
235 : mmaechler 2628 int nnz = LENGTH(GET_SLOT(x, Matrix_iSym));
236 :     SEXP ans;
237 : dmbates 2804 char *ncl = alloca(strlen(cl_x) + 1); /* not much memory required */
238 :     strcpy(ncl, cl_x);
239 : mmaechler 2628 double *dx_x; int *ix_x;
240 :     ncl[0] = (r_kind == x_double ? 'd' :
241 :     (r_kind == x_logical ? 'l' :
242 :     /* else (for now): r_kind == x_integer : */ 'i'));
243 :     PROTECT(ans = NEW_OBJECT(MAKE_CLASS(ncl)));
244 :     // create a correct 'x' slot:
245 :     switch(r_kind) {
246 :     int i;
247 :     case x_double: // 'd'
248 :     dx_x = REAL(ALLOC_SLOT(ans, Matrix_xSym, REALSXP, nnz));
249 :     for (i=0; i < nnz; i++) dx_x[i] = 1.;
250 :     break;
251 :     case x_logical: // 'l'
252 :     ix_x = LOGICAL(ALLOC_SLOT(ans, Matrix_xSym, LGLSXP, nnz));
253 :     for (i=0; i < nnz; i++) ix_x[i] = TRUE;
254 :     break;
255 :     case x_integer: // 'i'
256 :     ix_x = INTEGER(ALLOC_SLOT(ans, Matrix_xSym, INTSXP, nnz));
257 :     for (i=0; i < nnz; i++) ix_x[i] = 1;
258 :     break;
259 :    
260 :     default:
261 :     error(_("nz2Csparse(): invalid/non-implemented r_kind = %d"),
262 :     r_kind);
263 :     }
264 :    
265 :     // now copy all other slots :
266 :     slot_dup(ans, x, Matrix_iSym);
267 :     slot_dup(ans, x, Matrix_pSym);
268 :     slot_dup(ans, x, Matrix_DimSym);
269 :     slot_dup(ans, x, Matrix_DimNamesSym);
270 :     if(ncl[1] != 'g') { // symmetric or triangular ...
271 :     slot_dup_if_has(ans, x, Matrix_uploSym);
272 :     slot_dup_if_has(ans, x, Matrix_diagSym);
273 :     }
274 :     UNPROTECT(1);
275 :     return ans;
276 :     }
277 :    
278 : mmaechler 3055 SEXP Csparse_to_matrix(SEXP x, SEXP chk, SEXP symm)
279 : bates 922 {
280 : mmaechler 3055 int is_sym = asLogical(symm);
281 :     if(is_sym == NA_LOGICAL) { // find if is(x, "symmetricMatrix") :
282 :     static const char *valid[] = { MATRIX_VALID_Csparse, ""};
283 :     int ctype = Matrix_check_class_etc(x, valid);
284 :     is_sym = (ctype % 3 == 1);
285 :     }
286 :     return chm_dense_to_matrix(
287 :     cholmod_sparse_to_dense(AS_CHM_SP2(x, asLogical(chk)), &c),
288 :     1 /*do_free*/,
289 :     (is_sym
290 :     ? symmetric_DimNames(GET_SLOT(x, Matrix_DimNamesSym))
291 :     : GET_SLOT(x, Matrix_DimNamesSym)));
292 : bates 1366 }
293 : mmaechler 3055
294 : mmaechler 2901 SEXP Csparse_to_vector(SEXP x)
295 :     {
296 :     return chm_dense_to_vector(cholmod_sparse_to_dense(AS_CHM_SP__(x), &c), 1);
297 :     }
298 : bates 1366
299 :     SEXP Csparse_to_Tsparse(SEXP x, SEXP tri)
300 :     {
301 : mmaechler 2223 CHM_SP chxs = AS_CHM_SP__(x);
302 : mmaechler 2661 CHM_TR chxt = cholmod_sparse_to_triplet(chxs, &c);
303 : bates 1867 int tr = asLogical(tri);
304 : maechler 1736 int Rkind = (chxs->xtype != CHOLMOD_PATTERN) ? Real_kind(x) : 0;
305 : maechler 1960 R_CheckStack();
306 : bates 922
307 : bates 1867 return chm_triplet_to_SEXP(chxt, 1,
308 :     tr ? ((*uplo_P(x) == 'U') ? 1 : -1) : 0,
309 :     Rkind, tr ? diag_P(x) : "",
310 : bates 1371 GET_SLOT(x, Matrix_DimNamesSym));
311 : bates 922 }
312 :    
313 : mmaechler 3023 SEXP Csparse_to_tCsparse(SEXP x, SEXP uplo, SEXP diag)
314 :     {
315 :     CHM_SP chxs = AS_CHM_SP__(x);
316 :     int Rkind = (chxs->xtype != CHOLMOD_PATTERN) ? Real_kind(x) : 0;
317 :     R_CheckStack();
318 :     return chm_sparse_to_SEXP(chxs, /* dofree = */ 0,
319 :     /* uploT = */ (*CHAR(asChar(uplo)) == 'U')? 1: -1,
320 :     Rkind, /* diag = */ CHAR(STRING_ELT(diag, 0)),
321 :     GET_SLOT(x, Matrix_DimNamesSym));
322 :     }
323 :    
324 :     SEXP Csparse_to_tTsparse(SEXP x, SEXP uplo, SEXP diag)
325 :     {
326 :     CHM_SP chxs = AS_CHM_SP__(x);
327 :     CHM_TR chxt = cholmod_sparse_to_triplet(chxs, &c);
328 :     int Rkind = (chxs->xtype != CHOLMOD_PATTERN) ? Real_kind(x) : 0;
329 :     R_CheckStack();
330 :     return chm_triplet_to_SEXP(chxt, 1,
331 :     /* uploT = */ (*CHAR(asChar(uplo)) == 'U')? 1: -1,
332 :     Rkind, /* diag = */ CHAR(STRING_ELT(diag, 0)),
333 :     GET_SLOT(x, Matrix_DimNamesSym));
334 :     }
335 :    
336 :    
337 : bates 1371 SEXP Csparse_symmetric_to_general(SEXP x)
338 :     {
339 : mmaechler 2223 CHM_SP chx = AS_CHM_SP__(x), chgx;
340 : maechler 1736 int Rkind = (chx->xtype != CHOLMOD_PATTERN) ? Real_kind(x) : 0;
341 : maechler 1960 R_CheckStack();
342 : bates 1371
343 :     if (!(chx->stype))
344 : maechler 1548 error(_("Nonsymmetric matrix in Csparse_symmetric_to_general"));
345 : mmaechler 2661 chgx = cholmod_copy(chx, /* stype: */ 0, chx->xtype, &c);
346 : maechler 1375 /* xtype: pattern, "real", complex or .. */
347 : maechler 1548 return chm_sparse_to_SEXP(chgx, 1, 0, Rkind, "",
348 : mmaechler 3055 symmetric_DimNames(GET_SLOT(x, Matrix_DimNamesSym)));
349 : bates 1371 }
350 :    
351 : mmaechler 3055 SEXP Csparse_general_to_symmetric(SEXP x, SEXP uplo, SEXP sym_dmns)
352 : maechler 1598 {
353 : mmaechler 2817 int *adims = INTEGER(GET_SLOT(x, Matrix_DimSym)), n = adims[0];
354 :     if(n != adims[1]) {
355 :     error(_("Csparse_general_to_symmetric(): matrix is not square!"));
356 :     return R_NilValue; /* -Wall */
357 :     }
358 : mmaechler 2223 CHM_SP chx = AS_CHM_SP__(x), chgx;
359 : mmaechler 3020 int uploT = (*CHAR(asChar(uplo)) == 'U') ? 1 : -1;
360 : maechler 1736 int Rkind = (chx->xtype != CHOLMOD_PATTERN) ? Real_kind(x) : 0;
361 : maechler 1960 R_CheckStack();
362 : mmaechler 2661 chgx = cholmod_copy(chx, /* stype: */ uploT, chx->xtype, &c);
363 : mmaechler 3020
364 : mmaechler 3055 SEXP dns = GET_SLOT(x, Matrix_DimNamesSym);
365 :     if(asLogical(sym_dmns))
366 :     dns = symmetric_DimNames(dns);
367 :     else if((!isNull(VECTOR_ELT(dns, 0)) &&
368 :     !isNull(VECTOR_ELT(dns, 1))) ||
369 :     !isNull(getAttrib(dns, R_NamesSymbol))) {
370 :     /* symmetrize them if both are not NULL
371 :     * or names(dimnames(.)) is asymmetric : */
372 :     dns = PROTECT(duplicate(dns));
373 :     if(!equal_string_vectors(VECTOR_ELT(dns, 0),
374 :     VECTOR_ELT(dns, 1))) {
375 :     if(uploT == 1)
376 :     SET_VECTOR_ELT(dns, 0, VECTOR_ELT(dns,1));
377 :     else
378 :     SET_VECTOR_ELT(dns, 1, VECTOR_ELT(dns,0));
379 :     }
380 :     SEXP nms_dns = getAttrib(dns, R_NamesSymbol);
381 :     if(!isNull(nms_dns) && // names(dimnames(.)) :
382 :     !R_compute_identical(STRING_ELT(nms_dns, 0),
383 :     STRING_ELT(nms_dns, 1), 16)) {
384 :     if(uploT == 1)
385 :     SET_STRING_ELT(nms_dns, 0, STRING_ELT(nms_dns,1));
386 :     else
387 :     SET_STRING_ELT(nms_dns, 1, STRING_ELT(nms_dns,0));
388 :     setAttrib(dns, R_NamesSymbol, nms_dns);
389 :     }
390 :     UNPROTECT(1);
391 : mmaechler 3020 }
392 : maechler 1598 /* xtype: pattern, "real", complex or .. */
393 : mmaechler 3020 return chm_sparse_to_SEXP(chgx, 1, 0, Rkind, "", dns);
394 : maechler 1598 }
395 :    
396 : bates 1369 SEXP Csparse_transpose(SEXP x, SEXP tri)
397 : bates 922 {
398 : maechler 1921 /* TODO: lgCMatrix & igC* currently go via double prec. cholmod -
399 :     * since cholmod (& cs) lacks sparse 'int' matrices */
400 : mmaechler 2223 CHM_SP chx = AS_CHM_SP__(x);
401 : maechler 1736 int Rkind = (chx->xtype != CHOLMOD_PATTERN) ? Real_kind(x) : 0;
402 : mmaechler 2661 CHM_SP chxt = cholmod_transpose(chx, chx->xtype, &c);
403 : bates 1366 SEXP dn = PROTECT(duplicate(GET_SLOT(x, Matrix_DimNamesSym))), tmp;
404 : bates 1867 int tr = asLogical(tri);
405 : maechler 1960 R_CheckStack();
406 : bates 1369
407 : bates 1366 tmp = VECTOR_ELT(dn, 0); /* swap the dimnames */
408 :     SET_VECTOR_ELT(dn, 0, VECTOR_ELT(dn, 1));
409 :     SET_VECTOR_ELT(dn, 1, tmp);
410 : mmaechler 3020 if(!isNull(tmp = getAttrib(dn, R_NamesSymbol))) { // swap names(dimnames(.)):
411 :     SEXP nms_dns = PROTECT(allocVector(VECSXP, 2));
412 :     SET_VECTOR_ELT(nms_dns, 1, STRING_ELT(tmp, 0));
413 :     SET_VECTOR_ELT(nms_dns, 0, STRING_ELT(tmp, 1));
414 :     setAttrib(dn, R_NamesSymbol, nms_dns);
415 :     UNPROTECT(1);
416 :     }
417 : bates 1366 UNPROTECT(1);
418 : bates 1867 return chm_sparse_to_SEXP(chxt, 1, /* SWAP 'uplo' for triangular */
419 :     tr ? ((*uplo_P(x) == 'U') ? -1 : 1) : 0,
420 :     Rkind, tr ? diag_P(x) : "", dn);
421 : bates 922 }
422 :    
423 : mmaechler 3076 /** @brief A %*% B - for matrices of class CsparseMatrix (R package "Matrix")
424 :     *
425 :     * @param a
426 :     * @param b
427 :     * @param bool_arith
428 :     *
429 :     * @return
430 :     *
431 :     * NOTA BENE: cholmod_ssmult(A,B, ...) -> ./CHOLMOD/MatrixOps/cholmod_ssmult.c
432 : mmaechler 3069 * --------- computes a patter*n* matrix __always_ when
433 :     * *one* of A or B is pattern*n*, because of this (line 73-74):
434 :     ---------------------------------------------------------------------------
435 :     values = values &&
436 :     (A->xtype != CHOLMOD_PATTERN) && (B->xtype != CHOLMOD_PATTERN) ;
437 :     ---------------------------------------------------------------------------
438 :     * ==> Often need to copy the patter*n* to a *l*ogical matrix first !!!
439 :     */
440 :     SEXP Csparse_Csparse_prod(SEXP a, SEXP b, SEXP bool_arith)
441 : bates 922 {
442 : maechler 2120 CHM_SP
443 : mmaechler 2223 cha = AS_CHM_SP(a),
444 : mmaechler 3069 chb = AS_CHM_SP(b), chc;
445 :     R_CheckStack();
446 :     static const char *valid_tri[] = { MATRIX_VALID_tri_Csparse, "" };
447 : maechler 2125 char diag[] = {'\0', '\0'};
448 : mmaechler 3069 int uploT = 0, nprot = 1,
449 :     do_bool = asLogical(bool_arith); // TRUE / NA / FALSE
450 :     Rboolean
451 :     a_is_n = (cha->xtype == CHOLMOD_PATTERN),
452 :     b_is_n = (chb->xtype == CHOLMOD_PATTERN),
453 :     force_num = (do_bool == FALSE),
454 :     maybe_bool= (do_bool == NA_LOGICAL);
455 : bates 922
456 : mmaechler 2494 #ifdef DEBUG_Matrix_verbose
457 : mmaechler 3069 Rprintf("DBG Csparse_C*_prod(%s, %s)\n", class_P(a), class_P(b));
458 : mmaechler 2490 #endif
459 :    
460 : mmaechler 3069 if(a_is_n && (force_num || (maybe_bool && !b_is_n))) {
461 :     /* coerce 'a' to double;
462 :     * have no CHOLMOD function (pattern -> logical) --> use "our" code */
463 :     SEXP da = PROTECT(nz2Csparse(a, x_double)); nprot++;
464 :     cha = AS_CHM_SP(da);
465 :     R_CheckStack();
466 :     a_is_n = FALSE;
467 :     }
468 :     else if(b_is_n && (force_num || (maybe_bool && !a_is_n))) {
469 :     // coerce 'b' to double
470 :     SEXP db = PROTECT(nz2Csparse(b, x_double)); nprot++;
471 :     chb = AS_CHM_SP(db);
472 :     R_CheckStack();
473 :     b_is_n = FALSE;
474 :     }
475 :     chc = cholmod_ssmult(cha, chb, /*out_stype:*/ 0,
476 :     /* values : */ do_bool != TRUE,
477 :     /* sorted = TRUE: */ 1, &c);
478 :    
479 : maechler 2125 /* Preserve triangularity and even unit-triangularity if appropriate.
480 :     * Note that in that case, the multiplication itself should happen
481 :     * faster. But there's no support for that in CHOLMOD */
482 :    
483 : mmaechler 3069 if(Matrix_check_class_etc(a, valid_tri) >= 0 &&
484 :     Matrix_check_class_etc(b, valid_tri) >= 0)
485 : maechler 2125 if(*uplo_P(a) == *uplo_P(b)) { /* both upper, or both lower tri. */
486 :     uploT = (*uplo_P(a) == 'U') ? 1 : -1;
487 :     if(*diag_P(a) == 'U' && *diag_P(b) == 'U') { /* return UNIT-triag. */
488 :     /* "remove the diagonal entries": */
489 :     chm_diagN2U(chc, uploT, /* do_realloc */ FALSE);
490 :     diag[0]= 'U';
491 :     }
492 :     else diag[0]= 'N';
493 :     }
494 : mmaechler 3069
495 :     SEXP dn = PROTECT(allocVector(VECSXP, 2));
496 : bates 1366 SET_VECTOR_ELT(dn, 0, /* establish dimnames */
497 :     duplicate(VECTOR_ELT(GET_SLOT(a, Matrix_DimNamesSym), 0)));
498 :     SET_VECTOR_ELT(dn, 1,
499 :     duplicate(VECTOR_ELT(GET_SLOT(b, Matrix_DimNamesSym), 1)));
500 : mmaechler 3069 UNPROTECT(nprot);
501 : maechler 2125 return chm_sparse_to_SEXP(chc, 1, uploT, /*Rkind*/0, diag, dn);
502 : bates 922 }
503 :    
504 : mmaechler 3076 /** @brief [t]crossprod (<Csparse>, <Csparse>)
505 :     *
506 :     * @param a a "CsparseMatrix" object
507 :     * @param b a "CsparseMatrix" object
508 :     * @param trans trans = FALSE: crossprod(a,b)
509 :     * trans = TRUE : tcrossprod(a,b)
510 :     * @param bool_arith logical (TRUE / NA / FALSE): Should boolean arithmetic be used.
511 :     *
512 :     * @return a CsparseMatrix, the (t)cross product of a and b.
513 :     */
514 : mmaechler 3069 SEXP Csparse_Csparse_crossprod(SEXP a, SEXP b, SEXP trans, SEXP bool_arith)
515 : bates 1657 {
516 : mmaechler 3069 int tr = asLogical(trans), nprot = 1,
517 :     do_bool = asLogical(bool_arith); // TRUE / NA / FALSE
518 : maechler 2120 CHM_SP
519 : mmaechler 2223 cha = AS_CHM_SP(a),
520 :     chb = AS_CHM_SP(b),
521 : maechler 2120 chTr, chc;
522 : mmaechler 3069 R_CheckStack();
523 :     static const char *valid_tri[] = { MATRIX_VALID_tri_Csparse, "" };
524 : maechler 2125 char diag[] = {'\0', '\0'};
525 :     int uploT = 0;
526 : mmaechler 3069 Rboolean
527 :     a_is_n = (cha->xtype == CHOLMOD_PATTERN),
528 :     b_is_n = (chb->xtype == CHOLMOD_PATTERN),
529 :     force_num = (do_bool == FALSE),
530 :     maybe_bool= (do_bool == NA_LOGICAL);
531 : bates 1657
532 : mmaechler 3069 if(a_is_n && (force_num || (maybe_bool && !b_is_n))) {
533 :     // coerce 'a' to double
534 :     SEXP da = PROTECT(nz2Csparse(a, x_double)); nprot++;
535 :     cha = AS_CHM_SP(da);
536 :     R_CheckStack();
537 : mmaechler 3072 // a_is_n = FALSE;
538 : mmaechler 3069 }
539 :     else if(b_is_n && (force_num || (maybe_bool && !a_is_n))) {
540 :     // coerce 'b' to double
541 :     SEXP db = PROTECT(nz2Csparse(b, x_double)); nprot++;
542 :     chb = AS_CHM_SP(db);
543 :     R_CheckStack();
544 : mmaechler 3072 // b_is_n = FALSE;
545 : mmaechler 3069 }
546 : mmaechler 3072 else if(do_bool == TRUE) { // Want boolean arithmetic: sufficient if *one* is pattern:
547 :     if(!a_is_n && !b_is_n) {
548 :     // coerce 'a' to pattern
549 :     SEXP da = PROTECT(Csparse2nz(a, /* tri = */
550 :     Matrix_check_class_etc(a, valid_tri) >= 0)); nprot++;
551 :     cha = AS_CHM_SP(da);
552 :     R_CheckStack();
553 :     // a_is_n = TRUE;
554 :     }
555 :     }
556 : mmaechler 2661 chTr = cholmod_transpose((tr) ? chb : cha, chb->xtype, &c);
557 :     chc = cholmod_ssmult((tr) ? cha : chTr, (tr) ? chTr : chb,
558 : mmaechler 3069 /*out_stype:*/ 0, /* values : */ do_bool != TRUE,
559 :     /* sorted = TRUE: */ 1, &c);
560 : mmaechler 2661 cholmod_free_sparse(&chTr, &c);
561 : maechler 1659
562 : maechler 2125 /* Preserve triangularity and unit-triangularity if appropriate;
563 :     * see Csparse_Csparse_prod() for comments */
564 : mmaechler 3069 if(Matrix_check_class_etc(a, valid_tri) >= 0 &&
565 :     Matrix_check_class_etc(b, valid_tri) >= 0)
566 : maechler 2125 if(*uplo_P(a) != *uplo_P(b)) { /* one 'U', the other 'L' */
567 :     uploT = (*uplo_P(b) == 'U') ? 1 : -1;
568 :     if(*diag_P(a) == 'U' && *diag_P(b) == 'U') { /* return UNIT-triag. */
569 :     chm_diagN2U(chc, uploT, /* do_realloc */ FALSE);
570 :     diag[0]= 'U';
571 :     }
572 :     else diag[0]= 'N';
573 :     }
574 : mmaechler 3069
575 :     SEXP dn = PROTECT(allocVector(VECSXP, 2));
576 : bates 1657 SET_VECTOR_ELT(dn, 0, /* establish dimnames */
577 : mmaechler 3069 duplicate(VECTOR_ELT(GET_SLOT(a, Matrix_DimNamesSym),
578 :     (tr) ? 0 : 1)));
579 : bates 1657 SET_VECTOR_ELT(dn, 1,
580 : mmaechler 3069 duplicate(VECTOR_ELT(GET_SLOT(b, Matrix_DimNamesSym),
581 :     (tr) ? 0 : 1)));
582 :     UNPROTECT(nprot);
583 : maechler 2125 return chm_sparse_to_SEXP(chc, 1, uploT, /*Rkind*/0, diag, dn);
584 : bates 1657 }
585 :    
586 : mmaechler 3069 /**
587 :     * All (dense * sparse) Matrix products and cross products
588 :     *
589 : mmaechler 3076 * f( f(<Csparse>) %*% f(<dense>) ) where f () is either t () [tranpose] or the identity.
590 : mmaechler 3069 *
591 :     * @param a CsparseMatrix (n x m)
592 :     * @param b numeric vector, matrix, or denseMatrix (m x k) or (k x m) if `transp` is '2' or 'B'
593 :     * @param transp character.
594 :     * = " " : nothing transposed {apart from a}
595 :     * = "2" : "transpose 2nd arg": use t(b) instead of b (= 2nd argument)
596 :     * = "c" : "transpose c": Return t(c) instead of c
597 :     * = "B" : "transpose both": use t(b) and return t(c) instead of c
598 :     * NB: For "2", "c", "B", need to transpose a *dense* matrix, B or C --> chm_transpose_dense()
599 :     *
600 :     * @return a dense matrix, the matrix product c = g(a,b) :
601 :     *
602 :     * Condition (R) Condition (C)
603 :     * R notation Math notation cross transp t.a t.b t.ans
604 :     * ~~~~~~~~~~~~~~~~~ ~~~~~~~~~~~~~~~~~~ ~~~~~~~~~~~~~ ~~~~~~~~~~~~~
605 :     * c <- a %*% b C := A B . " " . . .
606 :     * c <- a %*% t(b) C := A B' . "2" . | .
607 :     * c <- t(a %*% b) C := (A B)' = B'A' . "c" . . |
608 :     * c <- t(a %*% t(b)) C := (A B')' = B A' . "B" . | |
609 :     *
610 :     * c <- t(a) %*% b C := A'B TRUE " " | . .
611 :     * c <- t(a) %*% t(b) C := A'B' TRUE "2" | | .
612 :     * c <- t(t(a) %*% b) C := (A'B)' = B'A TRUE "c" | . |
613 :     * c <- t(t(a) %*% t(b)) C := (A'B')' = B A TRUE "B" | | |
614 :     */
615 :     SEXP Csp_dense_products(SEXP a, SEXP b,
616 :     Rboolean transp_a, Rboolean transp_b, Rboolean transp_ans)
617 : bates 922 {
618 : mmaechler 2223 CHM_SP cha = AS_CHM_SP(a);
619 : mmaechler 3069 int a_nc = transp_a ? cha->nrow : cha->ncol,
620 :     a_nr = transp_a ? cha->ncol : cha->nrow;
621 :     Rboolean
622 :     maybe_transp_b = (a_nc == 1),
623 :     b_is_vector = FALSE;
624 :     /* NOTE: trans_b {<--> "use t(b) instead of b" }
625 :     ---- "interferes" with the case automatic treatment of *vector* b.
626 :     In that case, t(b) or b is used "whatever make more sense",
627 :     according to the general R philosophy of treating vectors in matrix products.
628 :     */
629 :    
630 :     /* repeating a "cheap part" of mMatrix_as_dgeMatrix2(b, .) to see if
631 :     * we have a vector that we might 'transpose_if_vector' : */
632 :     static const char *valid[] = {"_NOT_A_CLASS_", MATRIX_VALID_ddense, ""};
633 :     /* int ctype = Matrix_check_class_etc(b, valid);
634 :     * if (ctype > 0) /.* a ddenseMatrix object */
635 :     if (Matrix_check_class_etc(b, valid) < 0) {
636 :     // not a ddenseM*: is.matrix() or vector:
637 :     b_is_vector = !isMatrix(b);
638 :     }
639 :    
640 :     if(b_is_vector) {
641 :     /* determine *if* we want/need to transpose at all:
642 :     * if (length(b) == ncol(A)) have match: use dim = c(n, 1) (<=> do *not* transp);
643 :     * otherwise, try to transpose: ok if (ncol(A) == 1) [see also above]: */
644 :     maybe_transp_b = (LENGTH(b) != a_nc);
645 :     // Here, we transpose already in mMatrix_as_dge*() ==> don't do it later:
646 :     transp_b = FALSE;
647 :     }
648 :     SEXP b_M = PROTECT(mMatrix_as_dgeMatrix2(b, maybe_transp_b));
649 :    
650 :     CHM_DN chb = AS_CHM_DN(b_M), b_t;
651 :     R_CheckStack();
652 :     int ncol_b;
653 :     if(transp_b) { // transpose b:
654 :     b_t = cholmod_allocate_dense(chb->ncol, chb->nrow, chb->ncol, chb->xtype, &c);
655 :     chm_transpose_dense(b_t, chb);
656 :     ncol_b = b_t->ncol;
657 :     } else
658 :     ncol_b = chb->ncol;
659 :     // Result C {with dim() before it may be transposed}:
660 :     CHM_DN chc = cholmod_allocate_dense(a_nr, ncol_b, a_nr, chb->xtype, &c);
661 : maechler 1960 double one[] = {1,0}, zero[] = {0,0};
662 : mmaechler 2628 int nprot = 2;
663 : mmaechler 3069
664 : mmaechler 2628 /* Tim Davis, please FIXME: currently (2010-11) *fails* when a is a pattern matrix:*/
665 :     if(cha->xtype == CHOLMOD_PATTERN) {
666 :     /* warning(_("Csparse_dense_prod(): cholmod_sdmult() not yet implemented for pattern./ ngCMatrix" */
667 :     /* " --> slightly inefficient coercion")); */
668 : bates 922
669 : mmaechler 2628 // This *fails* to produce a CHOLMOD_REAL ..
670 :     // CHM_SP chd = cholmod_l_copy(cha, cha->stype, CHOLMOD_REAL, &c);
671 :     // --> use our Matrix-classes
672 :     SEXP da = PROTECT(nz2Csparse(a, x_double)); nprot++;
673 :     cha = AS_CHM_SP(da);
674 :     }
675 : mmaechler 3069
676 :     /* cholmod_sdmult(A, transp, alpha, beta, X, Y, &c): depending on transp == 0 / != 0:
677 :     * Y := alpha*(A*X) + beta*Y or alpha*(A'*X) + beta*Y; here, alpha = 1, beta = 0:
678 :     * Y := A*X or A'*X
679 :     * NB: always <sparse> %*% <dense> !
680 :     */
681 :     cholmod_sdmult(cha, transp_a, one, zero, (transp_b ? b_t : chb), /* -> */ chc, &c);
682 :    
683 :     SEXP dn = PROTECT(allocVector(VECSXP, 2)); /* establish dimnames */
684 :     SET_VECTOR_ELT(dn, transp_ans ? 1 : 0,
685 :     duplicate(VECTOR_ELT(GET_SLOT(a, Matrix_DimNamesSym), transp_a ? 1 : 0)));
686 :     SET_VECTOR_ELT(dn, transp_ans ? 0 : 1,
687 :     duplicate(VECTOR_ELT(GET_SLOT(b_M, Matrix_DimNamesSym),
688 :     transp_b ? 0 : 1)));
689 :     if(transp_b) cholmod_free_dense(&b_t, &c);
690 : mmaechler 2628 UNPROTECT(nprot);
691 : mmaechler 3069 return chm_dense_to_SEXP(chc, 1, 0, dn, transp_ans);
692 : bates 922 }
693 : maechler 925
694 : mmaechler 3069
695 :     SEXP Csparse_dense_prod(SEXP a, SEXP b, SEXP transp)
696 : bates 1067 {
697 : mmaechler 3069 return
698 :     Csp_dense_products(a, b,
699 :     /* transp_a = */ FALSE,
700 :     /* transp_b = */ (*CHAR(asChar(transp)) == '2' || *CHAR(asChar(transp)) == 'B'),
701 :     /* transp_ans = */ (*CHAR(asChar(transp)) == 'c' || *CHAR(asChar(transp)) == 'B'));
702 : bates 1067 }
703 :    
704 : mmaechler 3069 SEXP Csparse_dense_crossprod(SEXP a, SEXP b, SEXP transp)
705 :     {
706 :     return
707 :     Csp_dense_products(a, b,
708 :     /* transp_a = */ TRUE,
709 :     /* transp_b = */ (*CHAR(asChar(transp)) == '2' || *CHAR(asChar(transp)) == 'B'),
710 :     /* transp_ans = */ (*CHAR(asChar(transp)) == 'c' || *CHAR(asChar(transp)) == 'B'));
711 :     }
712 :    
713 :    
714 : mmaechler 3076 /** @brief Computes x'x or x x' -- *also* for Tsparse (triplet = TRUE)
715 :     see Csparse_Csparse_crossprod above for x'y and x y'
716 :     */
717 : mmaechler 3069 SEXP Csparse_crossprod(SEXP x, SEXP trans, SEXP triplet, SEXP bool_arith)
718 : bates 922 {
719 : mmaechler 3069 int tripl = asLogical(triplet),
720 :     tr = asLogical(trans), /* gets reversed because _aat is tcrossprod */
721 :     do_bool = asLogical(bool_arith); // TRUE / NA / FALSE
722 : mmaechler 2491 #ifdef AS_CHM_DIAGU2N_FIXED_FINALLY
723 : mmaechler 3069 CHM_TR cht = tripl ? AS_CHM_TR(x) : (CHM_TR) NULL; int nprot = 1;
724 : mmaechler 2491 #else /* workaround needed:*/
725 : mmaechler 2516 SEXP xx = PROTECT(Tsparse_diagU2N(x));
726 : mmaechler 3069 CHM_TR cht = tripl ? AS_CHM_TR__(xx) : (CHM_TR) NULL; int nprot = 2;
727 : mmaechler 2491 #endif
728 : mmaechler 3076 CHM_SP chcp, chxt, chxc,
729 : mmaechler 3069 chx = (tripl ?
730 : mmaechler 2661 cholmod_triplet_to_sparse(cht, cht->nnz, &c) :
731 : mmaechler 2223 AS_CHM_SP(x));
732 : bates 1366 SEXP dn = PROTECT(allocVector(VECSXP, 2));
733 : maechler 1960 R_CheckStack();
734 : mmaechler 3069 Rboolean
735 :     x_is_n = (chx->xtype == CHOLMOD_PATTERN),
736 : mmaechler 3076 x_is_sym = chx->stype != 0,
737 : mmaechler 3069 force_num = (do_bool == FALSE);
738 : bates 922
739 : mmaechler 3069 if(x_is_n && force_num) {
740 :     // coerce 'x' to double
741 :     SEXP dx = PROTECT(nz2Csparse(x, x_double)); nprot++;
742 :     chx = AS_CHM_SP(dx);
743 :     R_CheckStack();
744 :     }
745 : mmaechler 3072 else if(do_bool == TRUE && !x_is_n) { // Want boolean arithmetic; need patter[n]
746 :     // coerce 'x' to pattern
747 :     static const char *valid_tri[] = { MATRIX_VALID_tri_Csparse, "" };
748 :     SEXP dx = PROTECT(Csparse2nz(x, /* tri = */
749 :     Matrix_check_class_etc(x, valid_tri) >= 0)); nprot++;
750 :     chx = AS_CHM_SP(dx);
751 :     R_CheckStack();
752 :     }
753 : mmaechler 3069
754 : mmaechler 2661 if (!tr) chxt = cholmod_transpose(chx, chx->xtype, &c);
755 : mmaechler 3069
756 : mmaechler 3076 if (x_is_sym) // cholmod_aat() does not like symmetric
757 :     chxc = cholmod_copy(tr ? chx : chxt, /* stype: */ 0,
758 :     chx->xtype, &c);
759 :     // CHOLMOD/Core/cholmod_aat.c :
760 :     chcp = cholmod_aat(x_is_sym ? chxc : (tr ? chx : chxt),
761 :     (int *) NULL, 0, /* mode: */ chx->xtype, &c);
762 : maechler 2120 if(!chcp) {
763 :     UNPROTECT(1);
764 : mmaechler 2661 error(_("Csparse_crossprod(): error return from cholmod_aat()"));
765 : maechler 2120 }
766 : mmaechler 2661 cholmod_band_inplace(0, chcp->ncol, chcp->xtype, chcp, &c);
767 : mmaechler 3069 chcp->stype = 1; // symmetric
768 :     if (tripl) cholmod_free_sparse(&chx, &c);
769 : mmaechler 2661 if (!tr) cholmod_free_sparse(&chxt, &c);
770 : maechler 1960 SET_VECTOR_ELT(dn, 0, /* establish dimnames */
771 : bates 1366 duplicate(VECTOR_ELT(GET_SLOT(x, Matrix_DimNamesSym),
772 : maechler 1660 (tr) ? 0 : 1)));
773 : bates 1366 SET_VECTOR_ELT(dn, 1, duplicate(VECTOR_ELT(dn, 0)));
774 : mmaechler 3069 UNPROTECT(nprot);
775 :     // FIXME: uploT for symmetric ?
776 : maechler 1548 return chm_sparse_to_SEXP(chcp, 1, 0, 0, "", dn);
777 : bates 922 }
778 : bates 923
779 : mmaechler 3076 /** @brief Csparse_drop(x, tol): drop entries with absolute value < tol, i.e,
780 :     * at least all "explicit" zeros. */
781 : maechler 1618 SEXP Csparse_drop(SEXP x, SEXP tol)
782 :     {
783 : mmaechler 2175 const char *cl = class_P(x);
784 :     /* dtCMatrix, etc; [1] = the second character =?= 't' for triangular */
785 : mmaechler 3143 int tr = (cl[1] == 't'); // FIXME - rather Matrix_check_class_etc(..)
786 : mmaechler 2223 CHM_SP chx = AS_CHM_SP__(x);
787 : mmaechler 2661 CHM_SP ans = cholmod_copy(chx, chx->stype, chx->xtype, &c);
788 : maechler 1618 double dtol = asReal(tol);
789 : maechler 1736 int Rkind = (chx->xtype != CHOLMOD_PATTERN) ? Real_kind(x) : 0;
790 : maechler 1960 R_CheckStack();
791 : maechler 1618
792 : mmaechler 2661 if(!cholmod_drop(dtol, ans, &c))
793 :     error(_("cholmod_drop() failed"));
794 : mmaechler 2725 return chm_sparse_to_SEXP(ans, 1,
795 : mmaechler 2175 tr ? ((*uplo_P(x) == 'U') ? 1 : -1) : 0,
796 :     Rkind, tr ? diag_P(x) : "",
797 : maechler 1736 GET_SLOT(x, Matrix_DimNamesSym));
798 : maechler 1618 }
799 :    
800 : mmaechler 3076 /** @brief Horizontal Concatenation - cbind( <Csparse>, <Csparse>)
801 :     */
802 : bates 1218 SEXP Csparse_horzcat(SEXP x, SEXP y)
803 :     {
804 : mmaechler 3055 #define CSPARSE_CAT(_KIND_) \
805 :     CHM_SP chx = AS_CHM_SP__(x), chy = AS_CHM_SP__(y); \
806 :     R_CheckStack(); \
807 :     int Rk_x = (chx->xtype != CHOLMOD_PATTERN) ? Real_kind(x) : -3, \
808 :     Rk_y = (chy->xtype != CHOLMOD_PATTERN) ? Real_kind(y) : -3, Rkind; \
809 :     if(Rk_x == -3 || Rk_y == -3) { /* at least one of them is patter"n" */ \
810 :     if(Rk_x == -3 && Rk_y == -3) { /* fine */ \
811 :     } else { /* only one is a patter"n" \
812 :     * "Bug" in cholmod_horzcat()/vertcat(): returns patter"n" matrix if one of them is */ \
813 :     Rboolean ok; \
814 :     if(Rk_x == -3) { \
815 :     ok = chm_MOD_xtype(CHOLMOD_REAL, chx, &c); Rk_x = 0; \
816 :     } else if(Rk_y == -3) { \
817 :     ok = chm_MOD_xtype(CHOLMOD_REAL, chy, &c); Rk_y = 0; \
818 :     } else \
819 :     error(_("Impossible Rk_x/Rk_y in Csparse_%s(), please report"), _KIND_); \
820 :     if(!ok) \
821 :     error(_("chm_MOD_xtype() was not successful in Csparse_%s(), please report"), \
822 :     _KIND_); \
823 :     } \
824 :     } \
825 :     Rkind = /* logical if both x and y are */ (Rk_x == 1 && Rk_y == 1) ? 1 : 0
826 : maechler 1375
827 : mmaechler 3055 CSPARSE_CAT("horzcat");
828 :     // TODO: currently drops dimnames - and we fix at R level;
829 :    
830 : mmaechler 2661 return chm_sparse_to_SEXP(cholmod_horzcat(chx, chy, 1, &c),
831 : maechler 1960 1, 0, Rkind, "", R_NilValue);
832 : bates 1218 }
833 :    
834 : mmaechler 3076 /** @brief Vertical Concatenation - rbind( <Csparse>, <Csparse>)
835 :     */
836 : bates 1218 SEXP Csparse_vertcat(SEXP x, SEXP y)
837 :     {
838 : mmaechler 3055 CSPARSE_CAT("vertcat");
839 :     // TODO: currently drops dimnames - and we fix at R level;
840 : maechler 1375
841 : mmaechler 2661 return chm_sparse_to_SEXP(cholmod_vertcat(chx, chy, 1, &c),
842 : maechler 1960 1, 0, Rkind, "", R_NilValue);
843 : bates 1218 }
844 : bates 1265
845 :     SEXP Csparse_band(SEXP x, SEXP k1, SEXP k2)
846 :     {
847 : mmaechler 2223 CHM_SP chx = AS_CHM_SP__(x);
848 : maechler 1736 int Rkind = (chx->xtype != CHOLMOD_PATTERN) ? Real_kind(x) : 0;
849 : mmaechler 2661 CHM_SP ans = cholmod_band(chx, asInteger(k1), asInteger(k2), chx->xtype, &c);
850 : maechler 1960 R_CheckStack();
851 : bates 1265
852 : maechler 1736 return chm_sparse_to_SEXP(ans, 1, 0, Rkind, "",
853 :     GET_SLOT(x, Matrix_DimNamesSym));
854 : bates 1265 }
855 : bates 1366
856 :     SEXP Csparse_diagU2N(SEXP x)
857 :     {
858 : maechler 2120 const char *cl = class_P(x);
859 :     /* dtCMatrix, etc; [1] = the second character =?= 't' for triangular */
860 :     if (cl[1] != 't' || *diag_P(x) != 'U') {
861 : maechler 2125 /* "trivially fast" when not triangular (<==> no 'diag' slot),
862 :     or not *unit* triangular */
863 : maechler 1708 return (x);
864 :     }
865 : maechler 2125 else { /* unit triangular (diag='U'): "fill the diagonal" & diag:= "N" */
866 : mmaechler 2223 CHM_SP chx = AS_CHM_SP__(x);
867 : mmaechler 2661 CHM_SP eye = cholmod_speye(chx->nrow, chx->ncol, chx->xtype, &c);
868 : maechler 1708 double one[] = {1, 0};
869 : mmaechler 2661 CHM_SP ans = cholmod_add(chx, eye, one, one, TRUE, TRUE, &c);
870 : maechler 1710 int uploT = (*uplo_P(x) == 'U') ? 1 : -1;
871 : maechler 1736 int Rkind = (chx->xtype != CHOLMOD_PATTERN) ? Real_kind(x) : 0;
872 : bates 1366
873 : maechler 1960 R_CheckStack();
874 : mmaechler 2661 cholmod_free_sparse(&eye, &c);
875 : maechler 1708 return chm_sparse_to_SEXP(ans, 1, uploT, Rkind, "N",
876 : maechler 1736 GET_SLOT(x, Matrix_DimNamesSym));
877 : maechler 1708 }
878 : bates 1366 }
879 :    
880 : maechler 2125 SEXP Csparse_diagN2U(SEXP x)
881 :     {
882 :     const char *cl = class_P(x);
883 :     /* dtCMatrix, etc; [1] = the second character =?= 't' for triangular */
884 :     if (cl[1] != 't' || *diag_P(x) != 'N') {
885 :     /* "trivially fast" when not triangular (<==> no 'diag' slot),
886 :     or already *unit* triangular */
887 :     return (x);
888 :     }
889 :     else { /* triangular with diag='N'): now drop the diagonal */
890 :     /* duplicate, since chx will be modified: */
891 : mmaechler 2772 SEXP xx = PROTECT(duplicate(x));
892 :     CHM_SP chx = AS_CHM_SP__(xx);
893 : maechler 2125 int uploT = (*uplo_P(x) == 'U') ? 1 : -1,
894 :     Rkind = (chx->xtype != CHOLMOD_PATTERN) ? Real_kind(x) : 0;
895 :     R_CheckStack();
896 :    
897 :     chm_diagN2U(chx, uploT, /* do_realloc */ FALSE);
898 :    
899 : mmaechler 2834 SEXP ans = chm_sparse_to_SEXP(chx, /*dofree*/ 0/* or 1 ?? */,
900 :     uploT, Rkind, "U",
901 :     GET_SLOT(x, Matrix_DimNamesSym));
902 :     UNPROTECT(1);// only now !
903 :     return ans;
904 : maechler 2125 }
905 :     }
906 :    
907 : mmaechler 2519 /**
908 : mmaechler 3076 * Indexing aka subsetting : Compute x[i,j], also for vectors i and j
909 : mmaechler 2519 * Working via CHOLMOD_submatrix, see ./CHOLMOD/MatrixOps/cholmod_submatrix.c
910 :     * @param x CsparseMatrix
911 : mmaechler 3076 * @param i row indices (0-origin), or NULL (R, not C)
912 : mmaechler 2519 * @param j columns indices (0-origin), or NULL
913 :     *
914 :     * @return x[i,j] still CsparseMatrix --- currently, this loses dimnames
915 :     */
916 : bates 1366 SEXP Csparse_submatrix(SEXP x, SEXP i, SEXP j)
917 :     {
918 : mmaechler 2519 CHM_SP chx = AS_CHM_SP(x); /* << does diagU2N() when needed */
919 : bates 1366 int rsize = (isNull(i)) ? -1 : LENGTH(i),
920 :     csize = (isNull(j)) ? -1 : LENGTH(j);
921 : maechler 1736 int Rkind = (chx->xtype != CHOLMOD_PATTERN) ? Real_kind(x) : 0;
922 : maechler 1960 R_CheckStack();
923 : bates 1366
924 :     if (rsize >= 0 && !isInteger(i))
925 :     error(_("Index i must be NULL or integer"));
926 :     if (csize >= 0 && !isInteger(j))
927 :     error(_("Index j must be NULL or integer"));
928 : maechler 1736
929 : mmaechler 3011 #define CHM_SUB(_M_, _i_, _j_) \
930 :     cholmod_submatrix(_M_, \
931 :     (rsize < 0) ? NULL : INTEGER(_i_), rsize, \
932 :     (csize < 0) ? NULL : INTEGER(_j_), csize, \
933 :     TRUE, TRUE, &c)
934 :     CHM_SP ans;
935 : dmbates 2731 if (!chx->stype) {/* non-symmetric Matrix */
936 : mmaechler 3011 ans = CHM_SUB(chx, i, j);
937 : dmbates 2731 }
938 : mmaechler 3011 else {
939 :     /* for now, cholmod_submatrix() only accepts "generalMatrix" */
940 :     CHM_SP tmp = cholmod_copy(chx, /* stype: */ 0, chx->xtype, &c);
941 :     ans = CHM_SUB(tmp, i, j);
942 :     cholmod_free_sparse(&tmp, &c);
943 :     }
944 : mmaechler 3018
945 : mmaechler 3011 // "FIXME": currently dropping dimnames, and adding them afterwards in R :
946 : mmaechler 3018 /* // dimnames: */
947 :     /* SEXP x_dns = GET_SLOT(x, Matrix_DimNamesSym), */
948 :     /* dn = PROTECT(allocVector(VECSXP, 2)); */
949 : mmaechler 3011 return chm_sparse_to_SEXP(ans, 1, 0, Rkind, "", /* dimnames: */ R_NilValue);
950 : bates 1366 }
951 : bates 2049
952 : mmaechler 2684 #define _d_Csp_
953 :     #include "t_Csparse_subassign.c"
954 : mmaechler 2661
955 : mmaechler 2684 #define _l_Csp_
956 :     #include "t_Csparse_subassign.c"
957 : mmaechler 2661
958 : mmaechler 2684 #define _i_Csp_
959 :     #include "t_Csparse_subassign.c"
960 : mmaechler 2661
961 : mmaechler 2684 #define _n_Csp_
962 :     #include "t_Csparse_subassign.c"
963 : mmaechler 2677
964 : mmaechler 2684 #define _z_Csp_
965 :     #include "t_Csparse_subassign.c"
966 : mmaechler 2677
967 : mmaechler 2661
968 : mmaechler 2677
969 : bates 2049 SEXP Csparse_MatrixMarket(SEXP x, SEXP fname)
970 :     {
971 :     FILE *f = fopen(CHAR(asChar(fname)), "w");
972 :    
973 :     if (!f)
974 :     error(_("failure to open file \"%s\" for writing"),
975 :     CHAR(asChar(fname)));
976 : mmaechler 2661 if (!cholmod_write_sparse(f, AS_CHM_SP(x),
977 : maechler 2120 (CHM_SP)NULL, (char*) NULL, &c))
978 : mmaechler 2661 error(_("cholmod_write_sparse returned error code"));
979 : bates 2049 fclose(f);
980 :     return R_NilValue;
981 :     }
982 : maechler 2137
983 :    
984 :     /**
985 :     * Extract the diagonal entries from *triangular* Csparse matrix __or__ a
986 :     * cholmod_sparse factor (LDL = TRUE).
987 :     *
988 :     * @param n dimension of the matrix.
989 :     * @param x_p 'p' (column pointer) slot contents
990 :     * @param x_x 'x' (non-zero entries) slot contents
991 : mmaechler 2175 * @param perm 'perm' (= permutation vector) slot contents; only used for "diagBack"
992 : maechler 2137 * @param resultKind a (SEXP) string indicating which kind of result is desired.
993 :     *
994 :     * @return a SEXP, either a (double) number or a length n-vector of diagonal entries
995 :     */
996 : mmaechler 2984 SEXP diag_tC_ptr(int n, int *x_p, double *x_x, Rboolean is_U, int *perm,
997 : maechler 2137 /* ^^^^^^ FIXME[Generalize] to int / ... */
998 : mmaechler 2984 SEXP resultKind)
999 : maechler 2137 {
1000 :     const char* res_ch = CHAR(STRING_ELT(resultKind,0));
1001 : mmaechler 2984 enum diag_kind { diag, diag_backpermuted, trace, prod, sum_log, min, max, range
1002 : maechler 2137 } res_kind = ((!strcmp(res_ch, "trace")) ? trace :
1003 :     ((!strcmp(res_ch, "sumLog")) ? sum_log :
1004 :     ((!strcmp(res_ch, "prod")) ? prod :
1005 : mmaechler 2984 ((!strcmp(res_ch, "min")) ? min :
1006 :     ((!strcmp(res_ch, "max")) ? max :
1007 :     ((!strcmp(res_ch, "range")) ? range :
1008 :     ((!strcmp(res_ch, "diag")) ? diag :
1009 :     ((!strcmp(res_ch, "diagBack")) ? diag_backpermuted :
1010 :     -1))))))));
1011 :     int i, n_x, i_from;
1012 : maechler 2137 SEXP ans = PROTECT(allocVector(REALSXP,
1013 :     /* ^^^^ FIXME[Generalize] */
1014 :     (res_kind == diag ||
1015 : mmaechler 2984 res_kind == diag_backpermuted) ? n :
1016 :     (res_kind == range ? 2 : 1)));
1017 : maechler 2137 double *v = REAL(ans);
1018 :     /* ^^^^^^ ^^^^ FIXME[Generalize] */
1019 :    
1020 : mmaechler 2984 i_from = (is_U ? -1 : 0);
1021 :    
1022 : mmaechler 2784 #define for_DIAG(v_ASSIGN) \
1023 : mmaechler 2984 for(i = 0; i < n; i++) { \
1024 : mmaechler 2784 /* looking at i-th column */ \
1025 : maechler 2137 n_x = x_p[i+1] - x_p[i];/* #{entries} in this column */ \
1026 : mmaechler 2984 if( is_U) i_from += n_x; \
1027 : mmaechler 2784 v_ASSIGN; \
1028 : mmaechler 2984 if(!is_U) i_from += n_x; \
1029 : maechler 2137 }
1030 :    
1031 :     /* NOTA BENE: we assume -- uplo = "L" i.e. lower triangular matrix
1032 :     * for uplo = "U" (makes sense with a "dtCMatrix" !),
1033 : mmaechler 2984 * should use x_x[i_from + (n_x - 1)] instead of x_x[i_from],
1034 :     * where n_x = (x_p[i+1] - x_p[i])
1035 : maechler 2137 */
1036 :    
1037 :     switch(res_kind) {
1038 : mmaechler 2984 case trace: // = sum
1039 : maechler 2137 v[0] = 0.;
1040 :     for_DIAG(v[0] += x_x[i_from]);
1041 :     break;
1042 :    
1043 :     case sum_log:
1044 :     v[0] = 0.;
1045 :     for_DIAG(v[0] += log(x_x[i_from]));
1046 :     break;
1047 :    
1048 :     case prod:
1049 :     v[0] = 1.;
1050 :     for_DIAG(v[0] *= x_x[i_from]);
1051 :     break;
1052 :    
1053 : mmaechler 2984 case min:
1054 :     v[0] = R_PosInf;
1055 :     for_DIAG(if(v[0] > x_x[i_from]) v[0] = x_x[i_from]);
1056 :     break;
1057 :    
1058 :     case max:
1059 :     v[0] = R_NegInf;
1060 :     for_DIAG(if(v[0] < x_x[i_from]) v[0] = x_x[i_from]);
1061 :     break;
1062 :    
1063 :     case range:
1064 :     v[0] = R_PosInf;
1065 :     v[1] = R_NegInf;
1066 :     for_DIAG(if(v[0] > x_x[i_from]) v[0] = x_x[i_from];
1067 :     if(v[1] < x_x[i_from]) v[1] = x_x[i_from]);
1068 :     break;
1069 :    
1070 : maechler 2137 case diag:
1071 :     for_DIAG(v[i] = x_x[i_from]);
1072 :     break;
1073 :    
1074 :     case diag_backpermuted:
1075 :     for_DIAG(v[i] = x_x[i_from]);
1076 :    
1077 : mmaechler 2784 warning(_("%s = '%s' (back-permuted) is experimental"),
1078 :     "resultKind", "diagBack");
1079 : maechler 2144 /* now back_permute : */
1080 :     for(i = 0; i < n; i++) {
1081 :     double tmp = v[i]; v[i] = v[perm[i]]; v[perm[i]] = tmp;
1082 :     /*^^^^ FIXME[Generalize] */
1083 :     }
1084 : maechler 2137 break;
1085 :    
1086 :     default: /* -1 from above */
1087 : mmaechler 2387 error(_("diag_tC(): invalid 'resultKind'"));
1088 : maechler 2137 /* Wall: */ ans = R_NilValue; v = REAL(ans);
1089 :     }
1090 :    
1091 :     UNPROTECT(1);
1092 :     return ans;
1093 :     }
1094 :    
1095 :     /**
1096 :     * Extract the diagonal entries from *triangular* Csparse matrix __or__ a
1097 :     * cholmod_sparse factor (LDL = TRUE).
1098 :     *
1099 : mmaechler 2984 * @param obj -- now a cholmod_sparse factor or a dtCMatrix
1100 : maechler 2137 * @param pslot 'p' (column pointer) slot of Csparse matrix/factor
1101 :     * @param xslot 'x' (non-zero entries) slot of Csparse matrix/factor
1102 : mmaechler 2175 * @param perm_slot 'perm' (= permutation vector) slot of corresponding CHMfactor;
1103 :     * only used for "diagBack"
1104 : maechler 2137 * @param resultKind a (SEXP) string indicating which kind of result is desired.
1105 :     *
1106 :     * @return a SEXP, either a (double) number or a length n-vector of diagonal entries
1107 :     */
1108 : mmaechler 2984 SEXP diag_tC(SEXP obj, SEXP resultKind)
1109 : maechler 2137 {
1110 : mmaechler 2984
1111 :     SEXP
1112 :     pslot = GET_SLOT(obj, Matrix_pSym),
1113 :     xslot = GET_SLOT(obj, Matrix_xSym);
1114 :     Rboolean is_U = (R_has_slot(obj, Matrix_uploSym) &&
1115 :     *CHAR(asChar(GET_SLOT(obj, Matrix_uploSym))) == 'U');
1116 : maechler 2137 int n = length(pslot) - 1, /* n = ncol(.) = nrow(.) */
1117 : mmaechler 2984 *x_p = INTEGER(pslot), pp = -1, *perm;
1118 : maechler 2137 double *x_x = REAL(xslot);
1119 :     /* ^^^^^^ ^^^^ FIXME[Generalize] to INTEGER(.) / LOGICAL(.) / ... xslot !*/
1120 :    
1121 : mmaechler 2984 if(R_has_slot(obj, Matrix_permSym))
1122 :     perm = INTEGER(GET_SLOT(obj, Matrix_permSym));
1123 :     else perm = &pp;
1124 :    
1125 :     return diag_tC_ptr(n, x_p, x_x, is_U, perm, resultKind);
1126 : maechler 2137 }
1127 : dmbates 2319
1128 : mmaechler 2984
1129 : dmbates 2319 /**
1130 :     * Create a Csparse matrix object from indices and/or pointers.
1131 :     *
1132 :     * @param cls name of actual class of object to create
1133 :     * @param i optional integer vector of length nnz of row indices
1134 :     * @param j optional integer vector of length nnz of column indices
1135 :     * @param p optional integer vector of length np of row or column pointers
1136 :     * @param np length of integer vector p. Must be zero if p == (int*)NULL
1137 :     * @param x optional vector of values
1138 :     * @param nnz length of vectors i, j and/or x, whichever is to be used
1139 :     * @param dims optional integer vector of length 2 to be used as
1140 :     * dimensions. If dims == (int*)NULL then the maximum row and column
1141 :     * index are used as the dimensions.
1142 :     * @param dimnames optional list of length 2 to be used as dimnames
1143 :     * @param index1 indicator of 1-based indices
1144 :     *
1145 :     * @return an SEXP of class cls inheriting from CsparseMatrix.
1146 :     */
1147 :     SEXP create_Csparse(char* cls, int* i, int* j, int* p, int np,
1148 :     void* x, int nnz, int* dims, SEXP dimnames,
1149 :     int index1)
1150 :     {
1151 :     SEXP ans;
1152 :     int *ij = (int*)NULL, *tri, *trj,
1153 :     mi, mj, mp, nrow = -1, ncol = -1;
1154 :     int xtype = -1; /* -Wall */
1155 :     CHM_TR T;
1156 :     CHM_SP A;
1157 :    
1158 :     if (np < 0 || nnz < 0)
1159 :     error(_("negative vector lengths not allowed: np = %d, nnz = %d"),
1160 :     np, nnz);
1161 :     if (1 != ((mi = (i == (int*)NULL)) +
1162 :     (mj = (j == (int*)NULL)) +
1163 :     (mp = (p == (int*)NULL))))
1164 :     error(_("exactly 1 of 'i', 'j' or 'p' must be NULL"));
1165 :     if (mp) {
1166 :     if (np) error(_("np = %d, must be zero when p is NULL"), np);
1167 :     } else {
1168 :     if (np) { /* Expand p to form i or j */
1169 :     if (!(p[0])) error(_("p[0] = %d, should be zero"), p[0]);
1170 :     for (int ii = 0; ii < np; ii++)
1171 :     if (p[ii] > p[ii + 1])
1172 :     error(_("p must be non-decreasing"));
1173 :     if (p[np] != nnz)
1174 : mmaechler 2387 error("p[np] = %d != nnz = %d", p[np], nnz);
1175 : dmbates 2319 ij = Calloc(nnz, int);
1176 :     if (mi) {
1177 :     i = ij;
1178 :     nrow = np;
1179 :     } else {
1180 :     j = ij;
1181 :     ncol = np;
1182 :     }
1183 : mmaechler 2661 /* Expand p to 0-based indices */
1184 : dmbates 2319 for (int ii = 0; ii < np; ii++)
1185 :     for (int jj = p[ii]; jj < p[ii + 1]; jj++) ij[jj] = ii;
1186 :     } else {
1187 :     if (nnz)
1188 :     error(_("Inconsistent dimensions: np = 0 and nnz = %d"),
1189 :     nnz);
1190 :     }
1191 :     }
1192 : mmaechler 2661 /* calculate nrow and ncol */
1193 : dmbates 2319 if (nrow < 0) {
1194 :     for (int ii = 0; ii < nnz; ii++) {
1195 :     int i1 = i[ii] + (index1 ? 0 : 1); /* 1-based index */
1196 :     if (i1 < 1) error(_("invalid row index at position %d"), ii);
1197 :     if (i1 > nrow) nrow = i1;
1198 :     }
1199 :     }
1200 :     if (ncol < 0) {
1201 :     for (int jj = 0; jj < nnz; jj++) {
1202 :     int j1 = j[jj] + (index1 ? 0 : 1);
1203 : mmaechler 2387 if (j1 < 1) error(_("invalid column index at position %d"), jj);
1204 : dmbates 2319 if (j1 > ncol) ncol = j1;
1205 :     }
1206 :     }
1207 :     if (dims != (int*)NULL) {
1208 :     if (dims[0] > nrow) nrow = dims[0];
1209 :     if (dims[1] > ncol) ncol = dims[1];
1210 :     }
1211 : mmaechler 2661 /* check the class name */
1212 : dmbates 2319 if (strlen(cls) != 8)
1213 :     error(_("strlen of cls argument = %d, should be 8"), strlen(cls));
1214 :     if (!strcmp(cls + 2, "CMatrix"))
1215 :     error(_("cls = \"%s\" does not end in \"CMatrix\""), cls);
1216 :     switch(cls[0]) {
1217 :     case 'd':
1218 :     case 'l':
1219 : mmaechler 2661 xtype = CHOLMOD_REAL;
1220 :     break;
1221 : dmbates 2319 case 'n':
1222 : mmaechler 2661 xtype = CHOLMOD_PATTERN;
1223 :     break;
1224 : dmbates 2319 default:
1225 : mmaechler 2661 error(_("cls = \"%s\" must begin with 'd', 'l' or 'n'"), cls);
1226 : dmbates 2319 }
1227 :     if (cls[1] != 'g')
1228 :     error(_("Only 'g'eneral sparse matrix types allowed"));
1229 : mmaechler 2661 /* allocate and populate the triplet */
1230 :     T = cholmod_allocate_triplet((size_t)nrow, (size_t)ncol, (size_t)nnz, 0,
1231 :     xtype, &c);
1232 : dmbates 2319 T->x = x;
1233 :     tri = (int*)T->i;
1234 :     trj = (int*)T->j;
1235 :     for (int ii = 0; ii < nnz; ii++) {
1236 :     tri[ii] = i[ii] - ((!mi && index1) ? 1 : 0);
1237 :     trj[ii] = j[ii] - ((!mj && index1) ? 1 : 0);
1238 :     }
1239 : mmaechler 2661 /* create the cholmod_sparse structure */
1240 :     A = cholmod_triplet_to_sparse(T, nnz, &c);
1241 :     cholmod_free_triplet(&T, &c);
1242 :     /* copy the information to the SEXP */
1243 : dmbates 2319 ans = PROTECT(NEW_OBJECT(MAKE_CLASS(cls)));
1244 : mmaechler 3055 // FIXME: This has been copied from chm_sparse_to_SEXP in chm_common.c
1245 : mmaechler 2661 /* allocate and copy common slots */
1246 :     nnz = cholmod_nnz(A, &c);
1247 : dmbates 2319 dims = INTEGER(ALLOC_SLOT(ans, Matrix_DimSym, INTSXP, 2));
1248 :     dims[0] = A->nrow; dims[1] = A->ncol;
1249 :     Memcpy(INTEGER(ALLOC_SLOT(ans, Matrix_pSym, INTSXP, A->ncol + 1)), (int*)A->p, A->ncol + 1);
1250 :     Memcpy(INTEGER(ALLOC_SLOT(ans, Matrix_iSym, INTSXP, nnz)), (int*)A->i, nnz);
1251 :     switch(cls[1]) {
1252 :     case 'd':
1253 :     Memcpy(REAL(ALLOC_SLOT(ans, Matrix_xSym, REALSXP, nnz)), (double*)A->x, nnz);
1254 :     break;
1255 :     case 'l':
1256 :     error(_("code not yet written for cls = \"lgCMatrix\""));
1257 :     }
1258 : mmaechler 2646 /* FIXME: dimnames are *NOT* put there yet (if non-NULL) */
1259 : mmaechler 2661 cholmod_free_sparse(&A, &c);
1260 : dmbates 2319 UNPROTECT(1);
1261 :     return ans;
1262 :     }

R-Forge@R-project.org
ViewVC Help
Powered by ViewVC 1.0.0  
Thanks to:
Vienna University of Economics and Business University of Wisconsin - Madison Powered By FusionForge