R包的尽头是 C/C++

疑似 singleR 包的作者的github

• https://github.com/LTLA?page=2&tab=repositories

他主要使用的语言是 C/R/C++.

R包的尽头是C/C++

barcode counting lib in C++

• https://github.com/LTLA/kaori
• https://ltla.github.io/kaori/

这个包是统计 fastq 文件中 barcode 的数量的。
可以指定最多错配个数。
压缩依赖 Zlib 库。

帮助页面: https://ltla.github.io/kaori/

有待测试:

• 如何调用C/C++代码写R包(.C()和.Call()接口 )： https://zhuanlan.zhihu.com/p/525648754
• 还需要了解 CMake: https://github.com/Kitware/CMake
• 学习 C++ 笔记: https://blog.csdn.net/wangjunliang/article/details/126533710

R data.table 主要是C

• https://github.com/Rdatatable/data.table

李恒 的C代码

• bioawk 博客，另一个博客
• bioawk 源码@github
• 李恒的博客 2014-2022，主要是C语言

李恒的博客中提到，R和python大概比C/C++慢50倍，除非找到其他高效语言写的库，否则，用C/C++一分钟的需要一个小时，一个小时的需要浪费两天。
另一个问题是python的部署问题，很容易包冲突。而C/C++可以编译为不依赖的二进制文件，方便用户使用。

如果拿枪指着脑袋，非要选一个语言推荐，大神推荐内存安全的语言Rust，因为Linux内核也用了，Google和MS Azure甚至白宫也在推。
缺点：Rust学习曲线太陡峭！
但是，看起来的C，用到不经常出现 segmentation fault 也需要好几年的练习。而现代C++和C十分不同，它是一个添加了大量现代特性的巨兽+塞了数十年历史代码的最复杂语言。掌握C++需要更多努力。
如果不需要内存安全，只需要快速，Go也是第二个选择。
其他语言，要么太小众，要么设计不好，要么只在工业界使用(Swift, C#)，都可以自己尝试，但不推荐给计算生物学家。
大神自己短期内不转Rust，还继续使用 C。

• C++之父的网站: https://www.stroustrup.com/quotes.html

c++读书笔记

• https://dawneve.github.io/learnCpp/#/