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

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Revision 3192 - (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 : mmaechler 3147 ctype = R_check_class_etc(x, valid);
129 : mmaechler 3055 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 : mmaechler 3147 ctype = R_check_class_etc(x, valid);
137 : mmaechler 3055 }
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 : mmaechler 3161 /* FIXME: The above FAILS for prod(dim(.)) > INT_MAX
155 : mmaechler 3192 * ----
156 :     * TODO: use cholmod_l_* but also the 'cl' global ==> many changes in chm_common.[ch]
157 : mmaechler 3161 * >>>>>>>>>>> TODO <<<<<<<<<<<<
158 :     * CHM_DN chxd = cholmod_l_sparse_to_dense(chxs, &cl); */
159 :     // ^^^ important when prod(dim(.)) > INT_MAX
160 : maechler 1751 int Rkind = (chxs->xtype == CHOLMOD_PATTERN)? -1 : Real_kind(x);
161 : bates 1059
162 : mmaechler 3069 SEXP ans = chm_dense_to_SEXP(chxd, 1, Rkind, GET_SLOT(x, Matrix_DimNamesSym),
163 :     /* transp: */ FALSE);
164 : mmaechler 3055 // -> a [dln]geMatrix
165 :     if(is_sym) { // ==> want [dln]syMatrix
166 :     const char cl1 = class_P(ans)[0];
167 :     PROTECT(ans);
168 :     SEXP aa = PROTECT(NEW_OBJECT(MAKE_CLASS((cl1 == 'd') ? "dsyMatrix" :
169 :     ((cl1 == 'l') ? "lsyMatrix" : "nsyMatrix"))));
170 :     // No need to duplicate() as slots of ans are freshly allocated and ans will not be used
171 :     SET_SLOT(aa, Matrix_xSym, GET_SLOT(ans, Matrix_xSym));
172 :     SET_SLOT(aa, Matrix_DimSym, GET_SLOT(ans, Matrix_DimSym));
173 :     SET_SLOT(aa, Matrix_DimNamesSym,GET_SLOT(ans, Matrix_DimNamesSym));
174 :     SET_SLOT(aa, Matrix_uploSym, mkString((chxs->stype > 0) ? "U" : "L"));
175 :     UNPROTECT(2);
176 :     return aa;
177 :     }
178 :     else if(is_tri) { // ==> want [dln]trMatrix
179 :     const char cl1 = class_P(ans)[0];
180 :     PROTECT(ans);
181 :     SEXP aa = PROTECT(NEW_OBJECT(MAKE_CLASS((cl1 == 'd') ? "dtrMatrix" :
182 :     ((cl1 == 'l') ? "ltrMatrix" : "ntrMatrix"))));
183 :     // No need to duplicate() as slots of ans are freshly allocated and ans will not be used
184 :     SET_SLOT(aa, Matrix_xSym, GET_SLOT(ans, Matrix_xSym));
185 :     SET_SLOT(aa, Matrix_DimSym, GET_SLOT(ans, Matrix_DimSym));
186 :     SET_SLOT(aa, Matrix_DimNamesSym,GET_SLOT(ans, Matrix_DimNamesSym));
187 :     slot_dup(aa, x, Matrix_uploSym);
188 :     /* already by NEW_OBJECT(..) above:
189 :     SET_SLOT(aa, Matrix_diagSym, mkString("N")); */
190 :     UNPROTECT(2);
191 :     return aa;
192 :     }
193 :     else
194 :     return ans;
195 : bates 1059 }
196 :    
197 : mmaechler 2628 // FIXME: do not go via CHM (should not be too hard, to just *drop* the x-slot, right?
198 : mmaechler 3072 SEXP Csparse2nz(SEXP x, Rboolean tri)
199 : bates 1371 {
200 : mmaechler 2223 CHM_SP chxs = AS_CHM_SP__(x);
201 : mmaechler 2661 CHM_SP chxcp = cholmod_copy(chxs, chxs->stype, CHOLMOD_PATTERN, &c);
202 : maechler 1960 R_CheckStack();
203 : bates 1371
204 : maechler 1960 return chm_sparse_to_SEXP(chxcp, 1/*do_free*/,
205 : mmaechler 3072 tri ? ((*uplo_P(x) == 'U') ? 1 : -1) : 0,
206 : mmaechler 3069 /* Rkind: pattern */ 0,
207 : mmaechler 3072 /* diag = */ tri ? diag_P(x) : "",
208 : maechler 1548 GET_SLOT(x, Matrix_DimNamesSym));
209 : bates 1371 }
210 : mmaechler 3072 SEXP Csparse_to_nz_pattern(SEXP x, SEXP tri)
211 :     {
212 :     int tr_ = asLogical(tri);
213 :     if(tr_ == NA_LOGICAL) {
214 :     warning(_("Csparse_to_nz_pattern(x, tri = NA): 'tri' is taken as TRUE"));
215 :     tr_ = TRUE;
216 :     }
217 :     return Csparse2nz(x, (Rboolean) tr_);
218 :     }
219 : bates 1371
220 : mmaechler 2628 // n.CMatrix --> [dli].CMatrix (not going through CHM!)
221 :     SEXP nz_pattern_to_Csparse(SEXP x, SEXP res_kind)
222 :     {
223 :     return nz2Csparse(x, asInteger(res_kind));
224 :     }
225 : mmaechler 3055
226 : mmaechler 2628 // n.CMatrix --> [dli].CMatrix (not going through CHM!)
227 : mmaechler 3055 // NOTE: use chm_MOD_xtype(() to change type of 'cholmod_sparse' matrix
228 : mmaechler 2628 SEXP nz2Csparse(SEXP x, enum x_slot_kind r_kind)
229 :     {
230 :     const char *cl_x = class_P(x);
231 : mmaechler 3143 // quick check - if ok, fast
232 :     if(cl_x[0] != 'n' || cl_x[2] != 'C') {
233 :     // e.g. class = "A", from setClass("A", contains = "ngCMatrix")
234 :     static const char *valid[] = { MATRIX_VALID_nCsparse, ""};
235 : mmaechler 3147 int ctype = R_check_class_etc(x, valid);
236 : mmaechler 3143 if(ctype < 0)
237 :     error(_("not a 'n.CMatrix'"));
238 :     else // fine : get a valid cl_x class_P()-like string :
239 :     cl_x = valid[ctype];
240 :     }
241 : mmaechler 2628 int nnz = LENGTH(GET_SLOT(x, Matrix_iSym));
242 :     SEXP ans;
243 : dmbates 2804 char *ncl = alloca(strlen(cl_x) + 1); /* not much memory required */
244 :     strcpy(ncl, cl_x);
245 : mmaechler 2628 double *dx_x; int *ix_x;
246 :     ncl[0] = (r_kind == x_double ? 'd' :
247 :     (r_kind == x_logical ? 'l' :
248 :     /* else (for now): r_kind == x_integer : */ 'i'));
249 :     PROTECT(ans = NEW_OBJECT(MAKE_CLASS(ncl)));
250 :     // create a correct 'x' slot:
251 :     switch(r_kind) {
252 :     int i;
253 :     case x_double: // 'd'
254 :     dx_x = REAL(ALLOC_SLOT(ans, Matrix_xSym, REALSXP, nnz));
255 :     for (i=0; i < nnz; i++) dx_x[i] = 1.;
256 :     break;
257 :     case x_logical: // 'l'
258 :     ix_x = LOGICAL(ALLOC_SLOT(ans, Matrix_xSym, LGLSXP, nnz));
259 :     for (i=0; i < nnz; i++) ix_x[i] = TRUE;
260 :     break;
261 :     case x_integer: // 'i'
262 :     ix_x = INTEGER(ALLOC_SLOT(ans, Matrix_xSym, INTSXP, nnz));
263 :     for (i=0; i < nnz; i++) ix_x[i] = 1;
264 :     break;
265 :    
266 :     default:
267 :     error(_("nz2Csparse(): invalid/non-implemented r_kind = %d"),
268 :     r_kind);
269 :     }
270 :    
271 :     // now copy all other slots :
272 :     slot_dup(ans, x, Matrix_iSym);
273 :     slot_dup(ans, x, Matrix_pSym);
274 :     slot_dup(ans, x, Matrix_DimSym);
275 :     slot_dup(ans, x, Matrix_DimNamesSym);
276 :     if(ncl[1] != 'g') { // symmetric or triangular ...
277 :     slot_dup_if_has(ans, x, Matrix_uploSym);
278 :     slot_dup_if_has(ans, x, Matrix_diagSym);
279 :     }
280 :     UNPROTECT(1);
281 :     return ans;
282 :     }
283 :    
284 : mmaechler 3055 SEXP Csparse_to_matrix(SEXP x, SEXP chk, SEXP symm)
285 : bates 922 {
286 : mmaechler 3055 int is_sym = asLogical(symm);
287 :     if(is_sym == NA_LOGICAL) { // find if is(x, "symmetricMatrix") :
288 :     static const char *valid[] = { MATRIX_VALID_Csparse, ""};
289 : mmaechler 3147 int ctype = R_check_class_etc(x, valid);
290 : mmaechler 3055 is_sym = (ctype % 3 == 1);
291 :     }
292 :     return chm_dense_to_matrix(
293 :     cholmod_sparse_to_dense(AS_CHM_SP2(x, asLogical(chk)), &c),
294 :     1 /*do_free*/,
295 :     (is_sym
296 :     ? symmetric_DimNames(GET_SLOT(x, Matrix_DimNamesSym))
297 :     : GET_SLOT(x, Matrix_DimNamesSym)));
298 : bates 1366 }
299 : mmaechler 3055
300 : mmaechler 2901 SEXP Csparse_to_vector(SEXP x)
301 :     {
302 :     return chm_dense_to_vector(cholmod_sparse_to_dense(AS_CHM_SP__(x), &c), 1);
303 :     }
304 : bates 1366
305 :     SEXP Csparse_to_Tsparse(SEXP x, SEXP tri)
306 :     {
307 : mmaechler 2223 CHM_SP chxs = AS_CHM_SP__(x);
308 : mmaechler 2661 CHM_TR chxt = cholmod_sparse_to_triplet(chxs, &c);
309 : bates 1867 int tr = asLogical(tri);
310 : maechler 1736 int Rkind = (chxs->xtype != CHOLMOD_PATTERN) ? Real_kind(x) : 0;
311 : maechler 1960 R_CheckStack();
312 : bates 922
313 : bates 1867 return chm_triplet_to_SEXP(chxt, 1,
314 :     tr ? ((*uplo_P(x) == 'U') ? 1 : -1) : 0,
315 :     Rkind, tr ? diag_P(x) : "",
316 : bates 1371 GET_SLOT(x, Matrix_DimNamesSym));
317 : bates 922 }
318 :    
319 : mmaechler 3023 SEXP Csparse_to_tCsparse(SEXP x, SEXP uplo, SEXP diag)
320 :     {
321 :     CHM_SP chxs = AS_CHM_SP__(x);
322 :     int Rkind = (chxs->xtype != CHOLMOD_PATTERN) ? Real_kind(x) : 0;
323 :     R_CheckStack();
324 :     return chm_sparse_to_SEXP(chxs, /* dofree = */ 0,
325 :     /* uploT = */ (*CHAR(asChar(uplo)) == 'U')? 1: -1,
326 :     Rkind, /* diag = */ CHAR(STRING_ELT(diag, 0)),
327 :     GET_SLOT(x, Matrix_DimNamesSym));
328 :     }
329 :    
330 :     SEXP Csparse_to_tTsparse(SEXP x, SEXP uplo, SEXP diag)
331 :     {
332 :     CHM_SP chxs = AS_CHM_SP__(x);
333 :     CHM_TR chxt = cholmod_sparse_to_triplet(chxs, &c);
334 :     int Rkind = (chxs->xtype != CHOLMOD_PATTERN) ? Real_kind(x) : 0;
335 :     R_CheckStack();
336 :     return chm_triplet_to_SEXP(chxt, 1,
337 :     /* uploT = */ (*CHAR(asChar(uplo)) == 'U')? 1: -1,
338 :     Rkind, /* diag = */ CHAR(STRING_ELT(diag, 0)),
339 :     GET_SLOT(x, Matrix_DimNamesSym));
340 :     }
341 :    
342 :    
343 : bates 1371 SEXP Csparse_symmetric_to_general(SEXP x)
344 :     {
345 : mmaechler 2223 CHM_SP chx = AS_CHM_SP__(x), chgx;
346 : maechler 1736 int Rkind = (chx->xtype != CHOLMOD_PATTERN) ? Real_kind(x) : 0;
347 : maechler 1960 R_CheckStack();
348 : bates 1371
349 :     if (!(chx->stype))
350 : maechler 1548 error(_("Nonsymmetric matrix in Csparse_symmetric_to_general"));
351 : mmaechler 2661 chgx = cholmod_copy(chx, /* stype: */ 0, chx->xtype, &c);
352 : maechler 1375 /* xtype: pattern, "real", complex or .. */
353 : maechler 1548 return chm_sparse_to_SEXP(chgx, 1, 0, Rkind, "",
354 : mmaechler 3055 symmetric_DimNames(GET_SLOT(x, Matrix_DimNamesSym)));
355 : bates 1371 }
356 :    
357 : mmaechler 3055 SEXP Csparse_general_to_symmetric(SEXP x, SEXP uplo, SEXP sym_dmns)
358 : maechler 1598 {
359 : mmaechler 2817 int *adims = INTEGER(GET_SLOT(x, Matrix_DimSym)), n = adims[0];
360 :     if(n != adims[1]) {
361 :     error(_("Csparse_general_to_symmetric(): matrix is not square!"));
362 :     return R_NilValue; /* -Wall */
363 :     }
364 : mmaechler 2223 CHM_SP chx = AS_CHM_SP__(x), chgx;
365 : mmaechler 3020 int uploT = (*CHAR(asChar(uplo)) == 'U') ? 1 : -1;
366 : maechler 1736 int Rkind = (chx->xtype != CHOLMOD_PATTERN) ? Real_kind(x) : 0;
367 : maechler 1960 R_CheckStack();
368 : mmaechler 2661 chgx = cholmod_copy(chx, /* stype: */ uploT, chx->xtype, &c);
369 : mmaechler 3020
370 : mmaechler 3055 SEXP dns = GET_SLOT(x, Matrix_DimNamesSym);
371 :     if(asLogical(sym_dmns))
372 :     dns = symmetric_DimNames(dns);
373 :     else if((!isNull(VECTOR_ELT(dns, 0)) &&
374 :     !isNull(VECTOR_ELT(dns, 1))) ||
375 :     !isNull(getAttrib(dns, R_NamesSymbol))) {
376 :     /* symmetrize them if both are not NULL
377 :     * or names(dimnames(.)) is asymmetric : */
378 :     dns = PROTECT(duplicate(dns));
379 :     if(!equal_string_vectors(VECTOR_ELT(dns, 0),
380 :     VECTOR_ELT(dns, 1))) {
381 :     if(uploT == 1)
382 :     SET_VECTOR_ELT(dns, 0, VECTOR_ELT(dns,1));
383 :     else
384 :     SET_VECTOR_ELT(dns, 1, VECTOR_ELT(dns,0));
385 :     }
386 :     SEXP nms_dns = getAttrib(dns, R_NamesSymbol);
387 :     if(!isNull(nms_dns) && // names(dimnames(.)) :
388 :     !R_compute_identical(STRING_ELT(nms_dns, 0),
389 :     STRING_ELT(nms_dns, 1), 16)) {
390 :     if(uploT == 1)
391 :     SET_STRING_ELT(nms_dns, 0, STRING_ELT(nms_dns,1));
392 :     else
393 :     SET_STRING_ELT(nms_dns, 1, STRING_ELT(nms_dns,0));
394 :     setAttrib(dns, R_NamesSymbol, nms_dns);
395 :     }
396 :     UNPROTECT(1);
397 : mmaechler 3020 }
398 : maechler 1598 /* xtype: pattern, "real", complex or .. */
399 : mmaechler 3020 return chm_sparse_to_SEXP(chgx, 1, 0, Rkind, "", dns);
400 : maechler 1598 }
401 :    
402 : bates 1369 SEXP Csparse_transpose(SEXP x, SEXP tri)
403 : bates 922 {
404 : maechler 1921 /* TODO: lgCMatrix & igC* currently go via double prec. cholmod -
405 :     * since cholmod (& cs) lacks sparse 'int' matrices */
406 : mmaechler 2223 CHM_SP chx = AS_CHM_SP__(x);
407 : maechler 1736 int Rkind = (chx->xtype != CHOLMOD_PATTERN) ? Real_kind(x) : 0;
408 : mmaechler 2661 CHM_SP chxt = cholmod_transpose(chx, chx->xtype, &c);
409 : bates 1366 SEXP dn = PROTECT(duplicate(GET_SLOT(x, Matrix_DimNamesSym))), tmp;
410 : bates 1867 int tr = asLogical(tri);
411 : maechler 1960 R_CheckStack();
412 : bates 1369
413 : bates 1366 tmp = VECTOR_ELT(dn, 0); /* swap the dimnames */
414 :     SET_VECTOR_ELT(dn, 0, VECTOR_ELT(dn, 1));
415 :     SET_VECTOR_ELT(dn, 1, tmp);
416 : mmaechler 3020 if(!isNull(tmp = getAttrib(dn, R_NamesSymbol))) { // swap names(dimnames(.)):
417 :     SEXP nms_dns = PROTECT(allocVector(VECSXP, 2));
418 :     SET_VECTOR_ELT(nms_dns, 1, STRING_ELT(tmp, 0));
419 :     SET_VECTOR_ELT(nms_dns, 0, STRING_ELT(tmp, 1));
420 :     setAttrib(dn, R_NamesSymbol, nms_dns);
421 :     UNPROTECT(1);
422 :     }
423 : bates 1366 UNPROTECT(1);
424 : bates 1867 return chm_sparse_to_SEXP(chxt, 1, /* SWAP 'uplo' for triangular */
425 :     tr ? ((*uplo_P(x) == 'U') ? -1 : 1) : 0,
426 :     Rkind, tr ? diag_P(x) : "", dn);
427 : bates 922 }
428 :    
429 : mmaechler 3076 /** @brief A %*% B - for matrices of class CsparseMatrix (R package "Matrix")
430 :     *
431 :     * @param a
432 :     * @param b
433 :     * @param bool_arith
434 :     *
435 :     * @return
436 :     *
437 :     * NOTA BENE: cholmod_ssmult(A,B, ...) -> ./CHOLMOD/MatrixOps/cholmod_ssmult.c
438 : mmaechler 3069 * --------- computes a patter*n* matrix __always_ when
439 :     * *one* of A or B is pattern*n*, because of this (line 73-74):
440 :     ---------------------------------------------------------------------------
441 :     values = values &&
442 :     (A->xtype != CHOLMOD_PATTERN) && (B->xtype != CHOLMOD_PATTERN) ;
443 :     ---------------------------------------------------------------------------
444 :     * ==> Often need to copy the patter*n* to a *l*ogical matrix first !!!
445 :     */
446 :     SEXP Csparse_Csparse_prod(SEXP a, SEXP b, SEXP bool_arith)
447 : bates 922 {
448 : maechler 2120 CHM_SP
449 : mmaechler 2223 cha = AS_CHM_SP(a),
450 : mmaechler 3069 chb = AS_CHM_SP(b), chc;
451 :     R_CheckStack();
452 :     static const char *valid_tri[] = { MATRIX_VALID_tri_Csparse, "" };
453 : maechler 2125 char diag[] = {'\0', '\0'};
454 : mmaechler 3069 int uploT = 0, nprot = 1,
455 :     do_bool = asLogical(bool_arith); // TRUE / NA / FALSE
456 :     Rboolean
457 :     a_is_n = (cha->xtype == CHOLMOD_PATTERN),
458 :     b_is_n = (chb->xtype == CHOLMOD_PATTERN),
459 :     force_num = (do_bool == FALSE),
460 :     maybe_bool= (do_bool == NA_LOGICAL);
461 : bates 922
462 : mmaechler 2494 #ifdef DEBUG_Matrix_verbose
463 : mmaechler 3069 Rprintf("DBG Csparse_C*_prod(%s, %s)\n", class_P(a), class_P(b));
464 : mmaechler 2490 #endif
465 :    
466 : mmaechler 3069 if(a_is_n && (force_num || (maybe_bool && !b_is_n))) {
467 :     /* coerce 'a' to double;
468 :     * have no CHOLMOD function (pattern -> logical) --> use "our" code */
469 :     SEXP da = PROTECT(nz2Csparse(a, x_double)); nprot++;
470 :     cha = AS_CHM_SP(da);
471 :     R_CheckStack();
472 :     a_is_n = FALSE;
473 :     }
474 :     else if(b_is_n && (force_num || (maybe_bool && !a_is_n))) {
475 :     // coerce 'b' to double
476 :     SEXP db = PROTECT(nz2Csparse(b, x_double)); nprot++;
477 :     chb = AS_CHM_SP(db);
478 :     R_CheckStack();
479 :     b_is_n = FALSE;
480 :     }
481 :     chc = cholmod_ssmult(cha, chb, /*out_stype:*/ 0,
482 :     /* values : */ do_bool != TRUE,
483 :     /* sorted = TRUE: */ 1, &c);
484 :    
485 : maechler 2125 /* Preserve triangularity and even unit-triangularity if appropriate.
486 :     * Note that in that case, the multiplication itself should happen
487 :     * faster. But there's no support for that in CHOLMOD */
488 :    
489 : mmaechler 3147 if(R_check_class_etc(a, valid_tri) >= 0 &&
490 :     R_check_class_etc(b, valid_tri) >= 0)
491 : maechler 2125 if(*uplo_P(a) == *uplo_P(b)) { /* both upper, or both lower tri. */
492 :     uploT = (*uplo_P(a) == 'U') ? 1 : -1;
493 :     if(*diag_P(a) == 'U' && *diag_P(b) == 'U') { /* return UNIT-triag. */
494 :     /* "remove the diagonal entries": */
495 :     chm_diagN2U(chc, uploT, /* do_realloc */ FALSE);
496 :     diag[0]= 'U';
497 :     }
498 :     else diag[0]= 'N';
499 :     }
500 : mmaechler 3069
501 :     SEXP dn = PROTECT(allocVector(VECSXP, 2));
502 : bates 1366 SET_VECTOR_ELT(dn, 0, /* establish dimnames */
503 :     duplicate(VECTOR_ELT(GET_SLOT(a, Matrix_DimNamesSym), 0)));
504 :     SET_VECTOR_ELT(dn, 1,
505 :     duplicate(VECTOR_ELT(GET_SLOT(b, Matrix_DimNamesSym), 1)));
506 : mmaechler 3069 UNPROTECT(nprot);
507 : maechler 2125 return chm_sparse_to_SEXP(chc, 1, uploT, /*Rkind*/0, diag, dn);
508 : bates 922 }
509 :    
510 : mmaechler 3076 /** @brief [t]crossprod (<Csparse>, <Csparse>)
511 :     *
512 :     * @param a a "CsparseMatrix" object
513 :     * @param b a "CsparseMatrix" object
514 :     * @param trans trans = FALSE: crossprod(a,b)
515 :     * trans = TRUE : tcrossprod(a,b)
516 :     * @param bool_arith logical (TRUE / NA / FALSE): Should boolean arithmetic be used.
517 :     *
518 :     * @return a CsparseMatrix, the (t)cross product of a and b.
519 :     */
520 : mmaechler 3069 SEXP Csparse_Csparse_crossprod(SEXP a, SEXP b, SEXP trans, SEXP bool_arith)
521 : bates 1657 {
522 : mmaechler 3069 int tr = asLogical(trans), nprot = 1,
523 :     do_bool = asLogical(bool_arith); // TRUE / NA / FALSE
524 : maechler 2120 CHM_SP
525 : mmaechler 2223 cha = AS_CHM_SP(a),
526 :     chb = AS_CHM_SP(b),
527 : maechler 2120 chTr, chc;
528 : mmaechler 3069 R_CheckStack();
529 :     static const char *valid_tri[] = { MATRIX_VALID_tri_Csparse, "" };
530 : maechler 2125 char diag[] = {'\0', '\0'};
531 :     int uploT = 0;
532 : mmaechler 3069 Rboolean
533 :     a_is_n = (cha->xtype == CHOLMOD_PATTERN),
534 :     b_is_n = (chb->xtype == CHOLMOD_PATTERN),
535 :     force_num = (do_bool == FALSE),
536 :     maybe_bool= (do_bool == NA_LOGICAL);
537 : bates 1657
538 : mmaechler 3069 if(a_is_n && (force_num || (maybe_bool && !b_is_n))) {
539 :     // coerce 'a' to double
540 :     SEXP da = PROTECT(nz2Csparse(a, x_double)); nprot++;
541 :     cha = AS_CHM_SP(da);
542 :     R_CheckStack();
543 : mmaechler 3072 // a_is_n = FALSE;
544 : mmaechler 3069 }
545 :     else if(b_is_n && (force_num || (maybe_bool && !a_is_n))) {
546 :     // coerce 'b' to double
547 :     SEXP db = PROTECT(nz2Csparse(b, x_double)); nprot++;
548 :     chb = AS_CHM_SP(db);
549 :     R_CheckStack();
550 : mmaechler 3072 // b_is_n = FALSE;
551 : mmaechler 3069 }
552 : mmaechler 3072 else if(do_bool == TRUE) { // Want boolean arithmetic: sufficient if *one* is pattern:
553 :     if(!a_is_n && !b_is_n) {
554 :     // coerce 'a' to pattern
555 :     SEXP da = PROTECT(Csparse2nz(a, /* tri = */
556 : mmaechler 3147 R_check_class_etc(a, valid_tri) >= 0)); nprot++;
557 : mmaechler 3072 cha = AS_CHM_SP(da);
558 :     R_CheckStack();
559 :     // a_is_n = TRUE;
560 :     }
561 :     }
562 : mmaechler 2661 chTr = cholmod_transpose((tr) ? chb : cha, chb->xtype, &c);
563 :     chc = cholmod_ssmult((tr) ? cha : chTr, (tr) ? chTr : chb,
564 : mmaechler 3069 /*out_stype:*/ 0, /* values : */ do_bool != TRUE,
565 :     /* sorted = TRUE: */ 1, &c);
566 : mmaechler 2661 cholmod_free_sparse(&chTr, &c);
567 : maechler 1659
568 : maechler 2125 /* Preserve triangularity and unit-triangularity if appropriate;
569 :     * see Csparse_Csparse_prod() for comments */
570 : mmaechler 3147 if(R_check_class_etc(a, valid_tri) >= 0 &&
571 :     R_check_class_etc(b, valid_tri) >= 0)
572 : maechler 2125 if(*uplo_P(a) != *uplo_P(b)) { /* one 'U', the other 'L' */
573 :     uploT = (*uplo_P(b) == 'U') ? 1 : -1;
574 :     if(*diag_P(a) == 'U' && *diag_P(b) == 'U') { /* return UNIT-triag. */
575 :     chm_diagN2U(chc, uploT, /* do_realloc */ FALSE);
576 :     diag[0]= 'U';
577 :     }
578 :     else diag[0]= 'N';
579 :     }
580 : mmaechler 3069
581 :     SEXP dn = PROTECT(allocVector(VECSXP, 2));
582 : bates 1657 SET_VECTOR_ELT(dn, 0, /* establish dimnames */
583 : mmaechler 3069 duplicate(VECTOR_ELT(GET_SLOT(a, Matrix_DimNamesSym),
584 :     (tr) ? 0 : 1)));
585 : bates 1657 SET_VECTOR_ELT(dn, 1,
586 : mmaechler 3069 duplicate(VECTOR_ELT(GET_SLOT(b, Matrix_DimNamesSym),
587 :     (tr) ? 0 : 1)));
588 :     UNPROTECT(nprot);
589 : maechler 2125 return chm_sparse_to_SEXP(chc, 1, uploT, /*Rkind*/0, diag, dn);
590 : bates 1657 }
591 :    
592 : mmaechler 3069 /**
593 :     * All (dense * sparse) Matrix products and cross products
594 :     *
595 : mmaechler 3076 * f( f(<Csparse>) %*% f(<dense>) ) where f () is either t () [tranpose] or the identity.
596 : mmaechler 3069 *
597 :     * @param a CsparseMatrix (n x m)
598 :     * @param b numeric vector, matrix, or denseMatrix (m x k) or (k x m) if `transp` is '2' or 'B'
599 :     * @param transp character.
600 :     * = " " : nothing transposed {apart from a}
601 :     * = "2" : "transpose 2nd arg": use t(b) instead of b (= 2nd argument)
602 :     * = "c" : "transpose c": Return t(c) instead of c
603 :     * = "B" : "transpose both": use t(b) and return t(c) instead of c
604 :     * NB: For "2", "c", "B", need to transpose a *dense* matrix, B or C --> chm_transpose_dense()
605 :     *
606 :     * @return a dense matrix, the matrix product c = g(a,b) :
607 :     *
608 :     * Condition (R) Condition (C)
609 :     * R notation Math notation cross transp t.a t.b t.ans
610 :     * ~~~~~~~~~~~~~~~~~ ~~~~~~~~~~~~~~~~~~ ~~~~~~~~~~~~~ ~~~~~~~~~~~~~
611 :     * c <- a %*% b C := A B . " " . . .
612 :     * c <- a %*% t(b) C := A B' . "2" . | .
613 :     * c <- t(a %*% b) C := (A B)' = B'A' . "c" . . |
614 :     * c <- t(a %*% t(b)) C := (A B')' = B A' . "B" . | |
615 :     *
616 :     * c <- t(a) %*% b C := A'B TRUE " " | . .
617 :     * c <- t(a) %*% t(b) C := A'B' TRUE "2" | | .
618 :     * c <- t(t(a) %*% b) C := (A'B)' = B'A TRUE "c" | . |
619 :     * c <- t(t(a) %*% t(b)) C := (A'B')' = B A TRUE "B" | | |
620 :     */
621 :     SEXP Csp_dense_products(SEXP a, SEXP b,
622 :     Rboolean transp_a, Rboolean transp_b, Rboolean transp_ans)
623 : bates 922 {
624 : mmaechler 2223 CHM_SP cha = AS_CHM_SP(a);
625 : mmaechler 3069 int a_nc = transp_a ? cha->nrow : cha->ncol,
626 :     a_nr = transp_a ? cha->ncol : cha->nrow;
627 :     Rboolean
628 :     maybe_transp_b = (a_nc == 1),
629 :     b_is_vector = FALSE;
630 :     /* NOTE: trans_b {<--> "use t(b) instead of b" }
631 :     ---- "interferes" with the case automatic treatment of *vector* b.
632 :     In that case, t(b) or b is used "whatever make more sense",
633 :     according to the general R philosophy of treating vectors in matrix products.
634 :     */
635 :    
636 :     /* repeating a "cheap part" of mMatrix_as_dgeMatrix2(b, .) to see if
637 :     * we have a vector that we might 'transpose_if_vector' : */
638 :     static const char *valid[] = {"_NOT_A_CLASS_", MATRIX_VALID_ddense, ""};
639 : mmaechler 3147 /* int ctype = R_check_class_etc(b, valid);
640 : mmaechler 3069 * if (ctype > 0) /.* a ddenseMatrix object */
641 : mmaechler 3147 if (R_check_class_etc(b, valid) < 0) {
642 : mmaechler 3069 // not a ddenseM*: is.matrix() or vector:
643 :     b_is_vector = !isMatrix(b);
644 :     }
645 :    
646 :     if(b_is_vector) {
647 :     /* determine *if* we want/need to transpose at all:
648 :     * if (length(b) == ncol(A)) have match: use dim = c(n, 1) (<=> do *not* transp);
649 :     * otherwise, try to transpose: ok if (ncol(A) == 1) [see also above]: */
650 :     maybe_transp_b = (LENGTH(b) != a_nc);
651 :     // Here, we transpose already in mMatrix_as_dge*() ==> don't do it later:
652 :     transp_b = FALSE;
653 :     }
654 :     SEXP b_M = PROTECT(mMatrix_as_dgeMatrix2(b, maybe_transp_b));
655 :    
656 :     CHM_DN chb = AS_CHM_DN(b_M), b_t;
657 :     R_CheckStack();
658 :     int ncol_b;
659 :     if(transp_b) { // transpose b:
660 :     b_t = cholmod_allocate_dense(chb->ncol, chb->nrow, chb->ncol, chb->xtype, &c);
661 :     chm_transpose_dense(b_t, chb);
662 :     ncol_b = b_t->ncol;
663 :     } else
664 :     ncol_b = chb->ncol;
665 :     // Result C {with dim() before it may be transposed}:
666 :     CHM_DN chc = cholmod_allocate_dense(a_nr, ncol_b, a_nr, chb->xtype, &c);
667 : maechler 1960 double one[] = {1,0}, zero[] = {0,0};
668 : mmaechler 2628 int nprot = 2;
669 : mmaechler 3069
670 : mmaechler 2628 /* Tim Davis, please FIXME: currently (2010-11) *fails* when a is a pattern matrix:*/
671 :     if(cha->xtype == CHOLMOD_PATTERN) {
672 :     /* warning(_("Csparse_dense_prod(): cholmod_sdmult() not yet implemented for pattern./ ngCMatrix" */
673 :     /* " --> slightly inefficient coercion")); */
674 : bates 922
675 : mmaechler 2628 // This *fails* to produce a CHOLMOD_REAL ..
676 :     // CHM_SP chd = cholmod_l_copy(cha, cha->stype, CHOLMOD_REAL, &c);
677 :     // --> use our Matrix-classes
678 :     SEXP da = PROTECT(nz2Csparse(a, x_double)); nprot++;
679 :     cha = AS_CHM_SP(da);
680 :     }
681 : mmaechler 3069
682 :     /* cholmod_sdmult(A, transp, alpha, beta, X, Y, &c): depending on transp == 0 / != 0:
683 :     * Y := alpha*(A*X) + beta*Y or alpha*(A'*X) + beta*Y; here, alpha = 1, beta = 0:
684 :     * Y := A*X or A'*X
685 :     * NB: always <sparse> %*% <dense> !
686 :     */
687 :     cholmod_sdmult(cha, transp_a, one, zero, (transp_b ? b_t : chb), /* -> */ chc, &c);
688 :    
689 :     SEXP dn = PROTECT(allocVector(VECSXP, 2)); /* establish dimnames */
690 :     SET_VECTOR_ELT(dn, transp_ans ? 1 : 0,
691 :     duplicate(VECTOR_ELT(GET_SLOT(a, Matrix_DimNamesSym), transp_a ? 1 : 0)));
692 :     SET_VECTOR_ELT(dn, transp_ans ? 0 : 1,
693 :     duplicate(VECTOR_ELT(GET_SLOT(b_M, Matrix_DimNamesSym),
694 :     transp_b ? 0 : 1)));
695 :     if(transp_b) cholmod_free_dense(&b_t, &c);
696 : mmaechler 2628 UNPROTECT(nprot);
697 : mmaechler 3069 return chm_dense_to_SEXP(chc, 1, 0, dn, transp_ans);
698 : bates 922 }
699 : maechler 925
700 : mmaechler 3069
701 :     SEXP Csparse_dense_prod(SEXP a, SEXP b, SEXP transp)
702 : bates 1067 {
703 : mmaechler 3069 return
704 :     Csp_dense_products(a, b,
705 :     /* transp_a = */ FALSE,
706 :     /* transp_b = */ (*CHAR(asChar(transp)) == '2' || *CHAR(asChar(transp)) == 'B'),
707 :     /* transp_ans = */ (*CHAR(asChar(transp)) == 'c' || *CHAR(asChar(transp)) == 'B'));
708 : bates 1067 }
709 :    
710 : mmaechler 3069 SEXP Csparse_dense_crossprod(SEXP a, SEXP b, SEXP transp)
711 :     {
712 :     return
713 :     Csp_dense_products(a, b,
714 :     /* transp_a = */ TRUE,
715 :     /* transp_b = */ (*CHAR(asChar(transp)) == '2' || *CHAR(asChar(transp)) == 'B'),
716 :     /* transp_ans = */ (*CHAR(asChar(transp)) == 'c' || *CHAR(asChar(transp)) == 'B'));
717 :     }
718 :    
719 :    
720 : mmaechler 3076 /** @brief Computes x'x or x x' -- *also* for Tsparse (triplet = TRUE)
721 :     see Csparse_Csparse_crossprod above for x'y and x y'
722 :     */
723 : mmaechler 3069 SEXP Csparse_crossprod(SEXP x, SEXP trans, SEXP triplet, SEXP bool_arith)
724 : bates 922 {
725 : mmaechler 3069 int tripl = asLogical(triplet),
726 :     tr = asLogical(trans), /* gets reversed because _aat is tcrossprod */
727 :     do_bool = asLogical(bool_arith); // TRUE / NA / FALSE
728 : mmaechler 2491 #ifdef AS_CHM_DIAGU2N_FIXED_FINALLY
729 : mmaechler 3069 CHM_TR cht = tripl ? AS_CHM_TR(x) : (CHM_TR) NULL; int nprot = 1;
730 : mmaechler 2491 #else /* workaround needed:*/
731 : mmaechler 2516 SEXP xx = PROTECT(Tsparse_diagU2N(x));
732 : mmaechler 3069 CHM_TR cht = tripl ? AS_CHM_TR__(xx) : (CHM_TR) NULL; int nprot = 2;
733 : mmaechler 2491 #endif
734 : mmaechler 3076 CHM_SP chcp, chxt, chxc,
735 : mmaechler 3069 chx = (tripl ?
736 : mmaechler 2661 cholmod_triplet_to_sparse(cht, cht->nnz, &c) :
737 : mmaechler 2223 AS_CHM_SP(x));
738 : bates 1366 SEXP dn = PROTECT(allocVector(VECSXP, 2));
739 : maechler 1960 R_CheckStack();
740 : mmaechler 3069 Rboolean
741 :     x_is_n = (chx->xtype == CHOLMOD_PATTERN),
742 : mmaechler 3076 x_is_sym = chx->stype != 0,
743 : mmaechler 3069 force_num = (do_bool == FALSE);
744 : bates 922
745 : mmaechler 3069 if(x_is_n && force_num) {
746 :     // coerce 'x' to double
747 :     SEXP dx = PROTECT(nz2Csparse(x, x_double)); nprot++;
748 :     chx = AS_CHM_SP(dx);
749 :     R_CheckStack();
750 :     }
751 : mmaechler 3072 else if(do_bool == TRUE && !x_is_n) { // Want boolean arithmetic; need patter[n]
752 :     // coerce 'x' to pattern
753 :     static const char *valid_tri[] = { MATRIX_VALID_tri_Csparse, "" };
754 :     SEXP dx = PROTECT(Csparse2nz(x, /* tri = */
755 : mmaechler 3147 R_check_class_etc(x, valid_tri) >= 0)); nprot++;
756 : mmaechler 3072 chx = AS_CHM_SP(dx);
757 :     R_CheckStack();
758 :     }
759 : mmaechler 3069
760 : mmaechler 2661 if (!tr) chxt = cholmod_transpose(chx, chx->xtype, &c);
761 : mmaechler 3069
762 : mmaechler 3076 if (x_is_sym) // cholmod_aat() does not like symmetric
763 :     chxc = cholmod_copy(tr ? chx : chxt, /* stype: */ 0,
764 :     chx->xtype, &c);
765 :     // CHOLMOD/Core/cholmod_aat.c :
766 :     chcp = cholmod_aat(x_is_sym ? chxc : (tr ? chx : chxt),
767 :     (int *) NULL, 0, /* mode: */ chx->xtype, &c);
768 : maechler 2120 if(!chcp) {
769 :     UNPROTECT(1);
770 : mmaechler 2661 error(_("Csparse_crossprod(): error return from cholmod_aat()"));
771 : maechler 2120 }
772 : mmaechler 2661 cholmod_band_inplace(0, chcp->ncol, chcp->xtype, chcp, &c);
773 : mmaechler 3069 chcp->stype = 1; // symmetric
774 :     if (tripl) cholmod_free_sparse(&chx, &c);
775 : mmaechler 2661 if (!tr) cholmod_free_sparse(&chxt, &c);
776 : maechler 1960 SET_VECTOR_ELT(dn, 0, /* establish dimnames */
777 : bates 1366 duplicate(VECTOR_ELT(GET_SLOT(x, Matrix_DimNamesSym),
778 : maechler 1660 (tr) ? 0 : 1)));
779 : bates 1366 SET_VECTOR_ELT(dn, 1, duplicate(VECTOR_ELT(dn, 0)));
780 : mmaechler 3069 UNPROTECT(nprot);
781 :     // FIXME: uploT for symmetric ?
782 : maechler 1548 return chm_sparse_to_SEXP(chcp, 1, 0, 0, "", dn);
783 : bates 922 }
784 : bates 923
785 : mmaechler 3076 /** @brief Csparse_drop(x, tol): drop entries with absolute value < tol, i.e,
786 :     * at least all "explicit" zeros. */
787 : maechler 1618 SEXP Csparse_drop(SEXP x, SEXP tol)
788 :     {
789 : mmaechler 2175 const char *cl = class_P(x);
790 :     /* dtCMatrix, etc; [1] = the second character =?= 't' for triangular */
791 : mmaechler 3147 int tr = (cl[1] == 't'); // FIXME - rather R_check_class_etc(..)
792 : mmaechler 2223 CHM_SP chx = AS_CHM_SP__(x);
793 : mmaechler 2661 CHM_SP ans = cholmod_copy(chx, chx->stype, chx->xtype, &c);
794 : maechler 1618 double dtol = asReal(tol);
795 : maechler 1736 int Rkind = (chx->xtype != CHOLMOD_PATTERN) ? Real_kind(x) : 0;
796 : maechler 1960 R_CheckStack();
797 : maechler 1618
798 : mmaechler 2661 if(!cholmod_drop(dtol, ans, &c))
799 :     error(_("cholmod_drop() failed"));
800 : mmaechler 2725 return chm_sparse_to_SEXP(ans, 1,
801 : mmaechler 2175 tr ? ((*uplo_P(x) == 'U') ? 1 : -1) : 0,
802 :     Rkind, tr ? diag_P(x) : "",
803 : maechler 1736 GET_SLOT(x, Matrix_DimNamesSym));
804 : maechler 1618 }
805 :    
806 : mmaechler 3076 /** @brief Horizontal Concatenation - cbind( <Csparse>, <Csparse>)
807 :     */
808 : bates 1218 SEXP Csparse_horzcat(SEXP x, SEXP y)
809 :     {
810 : mmaechler 3055 #define CSPARSE_CAT(_KIND_) \
811 :     CHM_SP chx = AS_CHM_SP__(x), chy = AS_CHM_SP__(y); \
812 :     R_CheckStack(); \
813 :     int Rk_x = (chx->xtype != CHOLMOD_PATTERN) ? Real_kind(x) : -3, \
814 :     Rk_y = (chy->xtype != CHOLMOD_PATTERN) ? Real_kind(y) : -3, Rkind; \
815 :     if(Rk_x == -3 || Rk_y == -3) { /* at least one of them is patter"n" */ \
816 :     if(Rk_x == -3 && Rk_y == -3) { /* fine */ \
817 :     } else { /* only one is a patter"n" \
818 :     * "Bug" in cholmod_horzcat()/vertcat(): returns patter"n" matrix if one of them is */ \
819 :     Rboolean ok; \
820 :     if(Rk_x == -3) { \
821 :     ok = chm_MOD_xtype(CHOLMOD_REAL, chx, &c); Rk_x = 0; \
822 :     } else if(Rk_y == -3) { \
823 :     ok = chm_MOD_xtype(CHOLMOD_REAL, chy, &c); Rk_y = 0; \
824 :     } else \
825 :     error(_("Impossible Rk_x/Rk_y in Csparse_%s(), please report"), _KIND_); \
826 :     if(!ok) \
827 :     error(_("chm_MOD_xtype() was not successful in Csparse_%s(), please report"), \
828 :     _KIND_); \
829 :     } \
830 :     } \
831 :     Rkind = /* logical if both x and y are */ (Rk_x == 1 && Rk_y == 1) ? 1 : 0
832 : maechler 1375
833 : mmaechler 3055 CSPARSE_CAT("horzcat");
834 :     // TODO: currently drops dimnames - and we fix at R level;
835 :    
836 : mmaechler 2661 return chm_sparse_to_SEXP(cholmod_horzcat(chx, chy, 1, &c),
837 : maechler 1960 1, 0, Rkind, "", R_NilValue);
838 : bates 1218 }
839 :    
840 : mmaechler 3076 /** @brief Vertical Concatenation - rbind( <Csparse>, <Csparse>)
841 :     */
842 : bates 1218 SEXP Csparse_vertcat(SEXP x, SEXP y)
843 :     {
844 : mmaechler 3055 CSPARSE_CAT("vertcat");
845 :     // TODO: currently drops dimnames - and we fix at R level;
846 : maechler 1375
847 : mmaechler 2661 return chm_sparse_to_SEXP(cholmod_vertcat(chx, chy, 1, &c),
848 : maechler 1960 1, 0, Rkind, "", R_NilValue);
849 : bates 1218 }
850 : bates 1265
851 :     SEXP Csparse_band(SEXP x, SEXP k1, SEXP k2)
852 :     {
853 : mmaechler 2223 CHM_SP chx = AS_CHM_SP__(x);
854 : maechler 1736 int Rkind = (chx->xtype != CHOLMOD_PATTERN) ? Real_kind(x) : 0;
855 : mmaechler 2661 CHM_SP ans = cholmod_band(chx, asInteger(k1), asInteger(k2), chx->xtype, &c);
856 : maechler 1960 R_CheckStack();
857 : bates 1265
858 : maechler 1736 return chm_sparse_to_SEXP(ans, 1, 0, Rkind, "",
859 :     GET_SLOT(x, Matrix_DimNamesSym));
860 : bates 1265 }
861 : bates 1366
862 :     SEXP Csparse_diagU2N(SEXP x)
863 :     {
864 : maechler 2120 const char *cl = class_P(x);
865 :     /* dtCMatrix, etc; [1] = the second character =?= 't' for triangular */
866 :     if (cl[1] != 't' || *diag_P(x) != 'U') {
867 : maechler 2125 /* "trivially fast" when not triangular (<==> no 'diag' slot),
868 :     or not *unit* triangular */
869 : maechler 1708 return (x);
870 :     }
871 : maechler 2125 else { /* unit triangular (diag='U'): "fill the diagonal" & diag:= "N" */
872 : mmaechler 2223 CHM_SP chx = AS_CHM_SP__(x);
873 : mmaechler 2661 CHM_SP eye = cholmod_speye(chx->nrow, chx->ncol, chx->xtype, &c);
874 : maechler 1708 double one[] = {1, 0};
875 : mmaechler 2661 CHM_SP ans = cholmod_add(chx, eye, one, one, TRUE, TRUE, &c);
876 : maechler 1710 int uploT = (*uplo_P(x) == 'U') ? 1 : -1;
877 : maechler 1736 int Rkind = (chx->xtype != CHOLMOD_PATTERN) ? Real_kind(x) : 0;
878 : bates 1366
879 : maechler 1960 R_CheckStack();
880 : mmaechler 2661 cholmod_free_sparse(&eye, &c);
881 : maechler 1708 return chm_sparse_to_SEXP(ans, 1, uploT, Rkind, "N",
882 : maechler 1736 GET_SLOT(x, Matrix_DimNamesSym));
883 : maechler 1708 }
884 : bates 1366 }
885 :    
886 : maechler 2125 SEXP Csparse_diagN2U(SEXP x)
887 :     {
888 :     const char *cl = class_P(x);
889 :     /* dtCMatrix, etc; [1] = the second character =?= 't' for triangular */
890 :     if (cl[1] != 't' || *diag_P(x) != 'N') {
891 :     /* "trivially fast" when not triangular (<==> no 'diag' slot),
892 :     or already *unit* triangular */
893 :     return (x);
894 :     }
895 :     else { /* triangular with diag='N'): now drop the diagonal */
896 :     /* duplicate, since chx will be modified: */
897 : mmaechler 2772 SEXP xx = PROTECT(duplicate(x));
898 :     CHM_SP chx = AS_CHM_SP__(xx);
899 : maechler 2125 int uploT = (*uplo_P(x) == 'U') ? 1 : -1,
900 :     Rkind = (chx->xtype != CHOLMOD_PATTERN) ? Real_kind(x) : 0;
901 :     R_CheckStack();
902 :    
903 :     chm_diagN2U(chx, uploT, /* do_realloc */ FALSE);
904 :    
905 : mmaechler 2834 SEXP ans = chm_sparse_to_SEXP(chx, /*dofree*/ 0/* or 1 ?? */,
906 :     uploT, Rkind, "U",
907 :     GET_SLOT(x, Matrix_DimNamesSym));
908 :     UNPROTECT(1);// only now !
909 :     return ans;
910 : maechler 2125 }
911 :     }
912 :    
913 : mmaechler 2519 /**
914 : mmaechler 3076 * Indexing aka subsetting : Compute x[i,j], also for vectors i and j
915 : mmaechler 2519 * Working via CHOLMOD_submatrix, see ./CHOLMOD/MatrixOps/cholmod_submatrix.c
916 :     * @param x CsparseMatrix
917 : mmaechler 3076 * @param i row indices (0-origin), or NULL (R, not C)
918 : mmaechler 2519 * @param j columns indices (0-origin), or NULL
919 :     *
920 :     * @return x[i,j] still CsparseMatrix --- currently, this loses dimnames
921 :     */
922 : bates 1366 SEXP Csparse_submatrix(SEXP x, SEXP i, SEXP j)
923 :     {
924 : mmaechler 2519 CHM_SP chx = AS_CHM_SP(x); /* << does diagU2N() when needed */
925 : bates 1366 int rsize = (isNull(i)) ? -1 : LENGTH(i),
926 :     csize = (isNull(j)) ? -1 : LENGTH(j);
927 : maechler 1736 int Rkind = (chx->xtype != CHOLMOD_PATTERN) ? Real_kind(x) : 0;
928 : maechler 1960 R_CheckStack();
929 : bates 1366
930 :     if (rsize >= 0 && !isInteger(i))
931 :     error(_("Index i must be NULL or integer"));
932 :     if (csize >= 0 && !isInteger(j))
933 :     error(_("Index j must be NULL or integer"));
934 : maechler 1736
935 : mmaechler 3011 #define CHM_SUB(_M_, _i_, _j_) \
936 :     cholmod_submatrix(_M_, \
937 :     (rsize < 0) ? NULL : INTEGER(_i_), rsize, \
938 :     (csize < 0) ? NULL : INTEGER(_j_), csize, \
939 :     TRUE, TRUE, &c)
940 :     CHM_SP ans;
941 : dmbates 2731 if (!chx->stype) {/* non-symmetric Matrix */
942 : mmaechler 3011 ans = CHM_SUB(chx, i, j);
943 : dmbates 2731 }
944 : mmaechler 3011 else {
945 :     /* for now, cholmod_submatrix() only accepts "generalMatrix" */
946 :     CHM_SP tmp = cholmod_copy(chx, /* stype: */ 0, chx->xtype, &c);
947 :     ans = CHM_SUB(tmp, i, j);
948 :     cholmod_free_sparse(&tmp, &c);
949 :     }
950 : mmaechler 3018
951 : mmaechler 3011 // "FIXME": currently dropping dimnames, and adding them afterwards in R :
952 : mmaechler 3018 /* // dimnames: */
953 :     /* SEXP x_dns = GET_SLOT(x, Matrix_DimNamesSym), */
954 :     /* dn = PROTECT(allocVector(VECSXP, 2)); */
955 : mmaechler 3011 return chm_sparse_to_SEXP(ans, 1, 0, Rkind, "", /* dimnames: */ R_NilValue);
956 : bates 1366 }
957 : bates 2049
958 : mmaechler 2684 #define _d_Csp_
959 :     #include "t_Csparse_subassign.c"
960 : mmaechler 2661
961 : mmaechler 2684 #define _l_Csp_
962 :     #include "t_Csparse_subassign.c"
963 : mmaechler 2661
964 : mmaechler 2684 #define _i_Csp_
965 :     #include "t_Csparse_subassign.c"
966 : mmaechler 2661
967 : mmaechler 2684 #define _n_Csp_
968 :     #include "t_Csparse_subassign.c"
969 : mmaechler 2677
970 : mmaechler 2684 #define _z_Csp_
971 :     #include "t_Csparse_subassign.c"
972 : mmaechler 2677
973 : mmaechler 2661
974 : mmaechler 2677
975 : bates 2049 SEXP Csparse_MatrixMarket(SEXP x, SEXP fname)
976 :     {
977 :     FILE *f = fopen(CHAR(asChar(fname)), "w");
978 :    
979 :     if (!f)
980 :     error(_("failure to open file \"%s\" for writing"),
981 :     CHAR(asChar(fname)));
982 : mmaechler 2661 if (!cholmod_write_sparse(f, AS_CHM_SP(x),
983 : maechler 2120 (CHM_SP)NULL, (char*) NULL, &c))
984 : mmaechler 2661 error(_("cholmod_write_sparse returned error code"));
985 : bates 2049 fclose(f);
986 :     return R_NilValue;
987 :     }
988 : maechler 2137
989 :    
990 :     /**
991 :     * Extract the diagonal entries from *triangular* Csparse matrix __or__ a
992 :     * cholmod_sparse factor (LDL = TRUE).
993 :     *
994 :     * @param n dimension of the matrix.
995 :     * @param x_p 'p' (column pointer) slot contents
996 :     * @param x_x 'x' (non-zero entries) slot contents
997 : mmaechler 2175 * @param perm 'perm' (= permutation vector) slot contents; only used for "diagBack"
998 : maechler 2137 * @param resultKind a (SEXP) string indicating which kind of result is desired.
999 :     *
1000 :     * @return a SEXP, either a (double) number or a length n-vector of diagonal entries
1001 :     */
1002 : mmaechler 2984 SEXP diag_tC_ptr(int n, int *x_p, double *x_x, Rboolean is_U, int *perm,
1003 : maechler 2137 /* ^^^^^^ FIXME[Generalize] to int / ... */
1004 : mmaechler 2984 SEXP resultKind)
1005 : maechler 2137 {
1006 :     const char* res_ch = CHAR(STRING_ELT(resultKind,0));
1007 : mmaechler 2984 enum diag_kind { diag, diag_backpermuted, trace, prod, sum_log, min, max, range
1008 : maechler 2137 } res_kind = ((!strcmp(res_ch, "trace")) ? trace :
1009 :     ((!strcmp(res_ch, "sumLog")) ? sum_log :
1010 :     ((!strcmp(res_ch, "prod")) ? prod :
1011 : mmaechler 2984 ((!strcmp(res_ch, "min")) ? min :
1012 :     ((!strcmp(res_ch, "max")) ? max :
1013 :     ((!strcmp(res_ch, "range")) ? range :
1014 :     ((!strcmp(res_ch, "diag")) ? diag :
1015 :     ((!strcmp(res_ch, "diagBack")) ? diag_backpermuted :
1016 :     -1))))))));
1017 :     int i, n_x, i_from;
1018 : maechler 2137 SEXP ans = PROTECT(allocVector(REALSXP,
1019 :     /* ^^^^ FIXME[Generalize] */
1020 :     (res_kind == diag ||
1021 : mmaechler 2984 res_kind == diag_backpermuted) ? n :
1022 :     (res_kind == range ? 2 : 1)));
1023 : maechler 2137 double *v = REAL(ans);
1024 :     /* ^^^^^^ ^^^^ FIXME[Generalize] */
1025 :    
1026 : mmaechler 2984 i_from = (is_U ? -1 : 0);
1027 :    
1028 : mmaechler 2784 #define for_DIAG(v_ASSIGN) \
1029 : mmaechler 2984 for(i = 0; i < n; i++) { \
1030 : mmaechler 2784 /* looking at i-th column */ \
1031 : maechler 2137 n_x = x_p[i+1] - x_p[i];/* #{entries} in this column */ \
1032 : mmaechler 2984 if( is_U) i_from += n_x; \
1033 : mmaechler 2784 v_ASSIGN; \
1034 : mmaechler 2984 if(!is_U) i_from += n_x; \
1035 : maechler 2137 }
1036 :    
1037 :     /* NOTA BENE: we assume -- uplo = "L" i.e. lower triangular matrix
1038 :     * for uplo = "U" (makes sense with a "dtCMatrix" !),
1039 : mmaechler 2984 * should use x_x[i_from + (n_x - 1)] instead of x_x[i_from],
1040 :     * where n_x = (x_p[i+1] - x_p[i])
1041 : maechler 2137 */
1042 :    
1043 :     switch(res_kind) {
1044 : mmaechler 2984 case trace: // = sum
1045 : maechler 2137 v[0] = 0.;
1046 :     for_DIAG(v[0] += x_x[i_from]);
1047 :     break;
1048 :    
1049 :     case sum_log:
1050 :     v[0] = 0.;
1051 :     for_DIAG(v[0] += log(x_x[i_from]));
1052 :     break;
1053 :    
1054 :     case prod:
1055 :     v[0] = 1.;
1056 :     for_DIAG(v[0] *= x_x[i_from]);
1057 :     break;
1058 :    
1059 : mmaechler 2984 case min:
1060 :     v[0] = R_PosInf;
1061 :     for_DIAG(if(v[0] > x_x[i_from]) v[0] = x_x[i_from]);
1062 :     break;
1063 :    
1064 :     case max:
1065 :     v[0] = R_NegInf;
1066 :     for_DIAG(if(v[0] < x_x[i_from]) v[0] = x_x[i_from]);
1067 :     break;
1068 :    
1069 :     case range:
1070 :     v[0] = R_PosInf;
1071 :     v[1] = R_NegInf;
1072 :     for_DIAG(if(v[0] > x_x[i_from]) v[0] = x_x[i_from];
1073 :     if(v[1] < x_x[i_from]) v[1] = x_x[i_from]);
1074 :     break;
1075 :    
1076 : maechler 2137 case diag:
1077 :     for_DIAG(v[i] = x_x[i_from]);
1078 :     break;
1079 :    
1080 :     case diag_backpermuted:
1081 :     for_DIAG(v[i] = x_x[i_from]);
1082 :    
1083 : mmaechler 2784 warning(_("%s = '%s' (back-permuted) is experimental"),
1084 :     "resultKind", "diagBack");
1085 : maechler 2144 /* now back_permute : */
1086 :     for(i = 0; i < n; i++) {
1087 :     double tmp = v[i]; v[i] = v[perm[i]]; v[perm[i]] = tmp;
1088 :     /*^^^^ FIXME[Generalize] */
1089 :     }
1090 : maechler 2137 break;
1091 :    
1092 :     default: /* -1 from above */
1093 : mmaechler 2387 error(_("diag_tC(): invalid 'resultKind'"));
1094 : maechler 2137 /* Wall: */ ans = R_NilValue; v = REAL(ans);
1095 :     }
1096 :    
1097 :     UNPROTECT(1);
1098 :     return ans;
1099 :     }
1100 :    
1101 :     /**
1102 :     * Extract the diagonal entries from *triangular* Csparse matrix __or__ a
1103 :     * cholmod_sparse factor (LDL = TRUE).
1104 :     *
1105 : mmaechler 2984 * @param obj -- now a cholmod_sparse factor or a dtCMatrix
1106 : maechler 2137 * @param pslot 'p' (column pointer) slot of Csparse matrix/factor
1107 :     * @param xslot 'x' (non-zero entries) slot of Csparse matrix/factor
1108 : mmaechler 2175 * @param perm_slot 'perm' (= permutation vector) slot of corresponding CHMfactor;
1109 :     * only used for "diagBack"
1110 : maechler 2137 * @param resultKind a (SEXP) string indicating which kind of result is desired.
1111 :     *
1112 :     * @return a SEXP, either a (double) number or a length n-vector of diagonal entries
1113 :     */
1114 : mmaechler 2984 SEXP diag_tC(SEXP obj, SEXP resultKind)
1115 : maechler 2137 {
1116 : mmaechler 2984
1117 :     SEXP
1118 :     pslot = GET_SLOT(obj, Matrix_pSym),
1119 :     xslot = GET_SLOT(obj, Matrix_xSym);
1120 :     Rboolean is_U = (R_has_slot(obj, Matrix_uploSym) &&
1121 :     *CHAR(asChar(GET_SLOT(obj, Matrix_uploSym))) == 'U');
1122 : maechler 2137 int n = length(pslot) - 1, /* n = ncol(.) = nrow(.) */
1123 : mmaechler 2984 *x_p = INTEGER(pslot), pp = -1, *perm;
1124 : maechler 2137 double *x_x = REAL(xslot);
1125 :     /* ^^^^^^ ^^^^ FIXME[Generalize] to INTEGER(.) / LOGICAL(.) / ... xslot !*/
1126 :    
1127 : mmaechler 2984 if(R_has_slot(obj, Matrix_permSym))
1128 :     perm = INTEGER(GET_SLOT(obj, Matrix_permSym));
1129 :     else perm = &pp;
1130 :    
1131 :     return diag_tC_ptr(n, x_p, x_x, is_U, perm, resultKind);
1132 : maechler 2137 }
1133 : dmbates 2319
1134 : mmaechler 2984
1135 : dmbates 2319 /**
1136 :     * Create a Csparse matrix object from indices and/or pointers.
1137 :     *
1138 :     * @param cls name of actual class of object to create
1139 :     * @param i optional integer vector of length nnz of row indices
1140 :     * @param j optional integer vector of length nnz of column indices
1141 :     * @param p optional integer vector of length np of row or column pointers
1142 :     * @param np length of integer vector p. Must be zero if p == (int*)NULL
1143 :     * @param x optional vector of values
1144 :     * @param nnz length of vectors i, j and/or x, whichever is to be used
1145 :     * @param dims optional integer vector of length 2 to be used as
1146 :     * dimensions. If dims == (int*)NULL then the maximum row and column
1147 :     * index are used as the dimensions.
1148 :     * @param dimnames optional list of length 2 to be used as dimnames
1149 :     * @param index1 indicator of 1-based indices
1150 :     *
1151 :     * @return an SEXP of class cls inheriting from CsparseMatrix.
1152 :     */
1153 :     SEXP create_Csparse(char* cls, int* i, int* j, int* p, int np,
1154 :     void* x, int nnz, int* dims, SEXP dimnames,
1155 :     int index1)
1156 :     {
1157 :     SEXP ans;
1158 :     int *ij = (int*)NULL, *tri, *trj,
1159 :     mi, mj, mp, nrow = -1, ncol = -1;
1160 :     int xtype = -1; /* -Wall */
1161 :     CHM_TR T;
1162 :     CHM_SP A;
1163 :    
1164 :     if (np < 0 || nnz < 0)
1165 :     error(_("negative vector lengths not allowed: np = %d, nnz = %d"),
1166 :     np, nnz);
1167 :     if (1 != ((mi = (i == (int*)NULL)) +
1168 :     (mj = (j == (int*)NULL)) +
1169 :     (mp = (p == (int*)NULL))))
1170 :     error(_("exactly 1 of 'i', 'j' or 'p' must be NULL"));
1171 :     if (mp) {
1172 :     if (np) error(_("np = %d, must be zero when p is NULL"), np);
1173 :     } else {
1174 :     if (np) { /* Expand p to form i or j */
1175 :     if (!(p[0])) error(_("p[0] = %d, should be zero"), p[0]);
1176 :     for (int ii = 0; ii < np; ii++)
1177 :     if (p[ii] > p[ii + 1])
1178 :     error(_("p must be non-decreasing"));
1179 :     if (p[np] != nnz)
1180 : mmaechler 2387 error("p[np] = %d != nnz = %d", p[np], nnz);
1181 : dmbates 2319 ij = Calloc(nnz, int);
1182 :     if (mi) {
1183 :     i = ij;
1184 :     nrow = np;
1185 :     } else {
1186 :     j = ij;
1187 :     ncol = np;
1188 :     }
1189 : mmaechler 2661 /* Expand p to 0-based indices */
1190 : dmbates 2319 for (int ii = 0; ii < np; ii++)
1191 :     for (int jj = p[ii]; jj < p[ii + 1]; jj++) ij[jj] = ii;
1192 :     } else {
1193 :     if (nnz)
1194 :     error(_("Inconsistent dimensions: np = 0 and nnz = %d"),
1195 :     nnz);
1196 :     }
1197 :     }
1198 : mmaechler 2661 /* calculate nrow and ncol */
1199 : dmbates 2319 if (nrow < 0) {
1200 :     for (int ii = 0; ii < nnz; ii++) {
1201 :     int i1 = i[ii] + (index1 ? 0 : 1); /* 1-based index */
1202 :     if (i1 < 1) error(_("invalid row index at position %d"), ii);
1203 :     if (i1 > nrow) nrow = i1;
1204 :     }
1205 :     }
1206 :     if (ncol < 0) {
1207 :     for (int jj = 0; jj < nnz; jj++) {
1208 :     int j1 = j[jj] + (index1 ? 0 : 1);
1209 : mmaechler 2387 if (j1 < 1) error(_("invalid column index at position %d"), jj);
1210 : dmbates 2319 if (j1 > ncol) ncol = j1;
1211 :     }
1212 :     }
1213 :     if (dims != (int*)NULL) {
1214 :     if (dims[0] > nrow) nrow = dims[0];
1215 :     if (dims[1] > ncol) ncol = dims[1];
1216 :     }
1217 : mmaechler 2661 /* check the class name */
1218 : dmbates 2319 if (strlen(cls) != 8)
1219 :     error(_("strlen of cls argument = %d, should be 8"), strlen(cls));
1220 :     if (!strcmp(cls + 2, "CMatrix"))
1221 :     error(_("cls = \"%s\" does not end in \"CMatrix\""), cls);
1222 :     switch(cls[0]) {
1223 :     case 'd':
1224 :     case 'l':
1225 : mmaechler 2661 xtype = CHOLMOD_REAL;
1226 :     break;
1227 : dmbates 2319 case 'n':
1228 : mmaechler 2661 xtype = CHOLMOD_PATTERN;
1229 :     break;
1230 : dmbates 2319 default:
1231 : mmaechler 2661 error(_("cls = \"%s\" must begin with 'd', 'l' or 'n'"), cls);
1232 : dmbates 2319 }
1233 :     if (cls[1] != 'g')
1234 :     error(_("Only 'g'eneral sparse matrix types allowed"));
1235 : mmaechler 2661 /* allocate and populate the triplet */
1236 :     T = cholmod_allocate_triplet((size_t)nrow, (size_t)ncol, (size_t)nnz, 0,
1237 :     xtype, &c);
1238 : dmbates 2319 T->x = x;
1239 :     tri = (int*)T->i;
1240 :     trj = (int*)T->j;
1241 :     for (int ii = 0; ii < nnz; ii++) {
1242 :     tri[ii] = i[ii] - ((!mi && index1) ? 1 : 0);
1243 :     trj[ii] = j[ii] - ((!mj && index1) ? 1 : 0);
1244 :     }
1245 : mmaechler 2661 /* create the cholmod_sparse structure */
1246 :     A = cholmod_triplet_to_sparse(T, nnz, &c);
1247 :     cholmod_free_triplet(&T, &c);
1248 :     /* copy the information to the SEXP */
1249 : dmbates 2319 ans = PROTECT(NEW_OBJECT(MAKE_CLASS(cls)));
1250 : mmaechler 3055 // FIXME: This has been copied from chm_sparse_to_SEXP in chm_common.c
1251 : mmaechler 2661 /* allocate and copy common slots */
1252 :     nnz = cholmod_nnz(A, &c);
1253 : dmbates 2319 dims = INTEGER(ALLOC_SLOT(ans, Matrix_DimSym, INTSXP, 2));
1254 :     dims[0] = A->nrow; dims[1] = A->ncol;
1255 :     Memcpy(INTEGER(ALLOC_SLOT(ans, Matrix_pSym, INTSXP, A->ncol + 1)), (int*)A->p, A->ncol + 1);
1256 :     Memcpy(INTEGER(ALLOC_SLOT(ans, Matrix_iSym, INTSXP, nnz)), (int*)A->i, nnz);
1257 :     switch(cls[1]) {
1258 :     case 'd':
1259 :     Memcpy(REAL(ALLOC_SLOT(ans, Matrix_xSym, REALSXP, nnz)), (double*)A->x, nnz);
1260 :     break;
1261 :     case 'l':
1262 :     error(_("code not yet written for cls = \"lgCMatrix\""));
1263 :     }
1264 : mmaechler 2646 /* FIXME: dimnames are *NOT* put there yet (if non-NULL) */
1265 : mmaechler 2661 cholmod_free_sparse(&A, &c);
1266 : dmbates 2319 UNPROTECT(1);
1267 :     return ans;
1268 :     }

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