R 在内部如何表示 NA？

Question

R 似乎支持浮点数组中的高效 NA 值。它在内部是如何表示的？

我（可能有缺陷）的理解是，现代 CPU 可以在硬件中执行浮点计算，包括有效处理 Inf、-Inf 和 NaN 值。 NA 如何融入其中，如何在不影响性能的情况下实施？

Answer 1

R 使用为 IEEE floats 定义的 NaN 值来表示 NA_real_、Inf 和 NA。我们可以使用一个简单的 C++ 函数来明确这一点：

Rcpp::cppFunction('void print_hex(double x) {
    uint64_t y;
    static_assert(sizeof x == sizeof y, "Size does not match!");
    std::memcpy(&y, &x, sizeof y);
    Rcpp::Rcout << std::hex << y << std::endl;
}', plugins = "cpp11", includes = "#include <cstdint>")
print_hex(NA_real_)
#> 7ff80000000007a2
print_hex(Inf)
#> 7ff0000000000000
print_hex(-Inf)
#> fff0000000000000

指数（第二到13位）全为1。这是 IEEE NaN 的定义。但是，虽然 Inf 的尾数全为零，但 NA_real_ 的情况并非如此。这里有一些source code references.

R 在内部如何表示 NA？

How does R represent NA internally?

floating-point

r

internal-representation

na