您在这里使用int*。然而，R integer向量不是C int（即使是长度为1的向量）。如R Internals中所述：
R用户认为变量或对象是绑定到值的符号。这个值可以被认为是一个SEXP（一个指针），或者是它所指向的结构，一个SEXPREC.[这是]一个C结构，包含如上所述的64位头部[和]三个指针（指向属性，前一个和下一个节点）。
你可以在lobstr包中看到这一点：

x  <- 1L
lobstr::sxp(x)
# [1:0x7fffda8ee400] <INTSXP[1]> (named:5)

INTSXP是24种可能的类型之一。参见R Internals了解其他SEXP类型和包含的字段。
要获取指向R对象的指针，而不是int，您需要接受SEXP参数。这正是lobstr所做的。obj_addr_()（最终调用的函数）的C++源代码是：

inline std::string obj_addr_(SEXP x) {
  std::stringstream ss;
  ss << static_cast<void *>(x);
  return ss.str();
}

当这个函数被另一个C函数调用时，它可以返回ss.str()，这是一个Cstd::string对象。然而，在我们的例子中，我们希望将内存地址作为字符向量返回给R：
R字符向量存储为STRSXP s，一种类似VECSXP的向量类型，其中每个元素都是CHARSXP类型。您可以通过调用mkChar并提供一个以null结尾的C样式字符串来获得CHARSXP。
从std::string创建R字符向量可以（通常应该）使用Rcpp::StringVector非常简单地完成。然而，由于这抽象了创建SEXP的一些值得展示的细节，我将在这里避免它，而是将我们的std::string转换为char数组并使用mkChar()。
我们可以使用inline R包来编译一些代码，它返回内存地址的一个元素字符向量：

get_pointer  <- inline::cfunction(sig = c(x = "integer"),
    body = '
    // Get the pointer to the SEXP like lobstr
    std::stringstream ss;
    ss << static_cast<void *>(x);

    // Convert the std::string to char array
    std::string addr_str = ss.str();
    char* addr_chr = new char[addr_str.length() + 1];
    strcpy(addr_chr, addr_str.c_str());
    
    // Create a character vector of length 1
    SEXP addr = PROTECT(allocVector(STRSXP, 1));
    // Cast addr_chr to CHARSXP as set it to the first element
    SET_STRING_ELT(addr, 0, mkChar(addr_chr));
    // For the garbage collector - see Advanced R
    UNPROTECT(1);    
    return addr;
    ',
    includes = "#include <sstream>"
)

此函数返回与lobstr::obj_addr()相同的值：

x  <- 1L
lobstr::obj_addr(x) # "0x7fffc74eb368"
get_pointer(x) # "0x7fffc74eb368"

x  <- 1:10
all(sapply(x, \(x) identical(lobstr::obj_addr(x), get_pointer(x)))) # TRUE

R的C接口阅读资源

我发现这些很有用：

1. R Internals -R内部结构指南和R核心团队的编码标准。
   1.威克姆的R Internals Github repo的vectors章节。
2. R's C Interface一章，Hadley威克姆著。
   在最后一个链接中，威克姆说：
   我不建议使用C编写新的高性能代码。用Rcpp写C++。Rcpp API保护您免受R API的许多历史特性的影响，为您负责内存管理，并提供许多有用的帮助方法。
   这是在2014年写的。有趣的是，在2020年，dplyr v1.0.0发布了，更新日志指出：
   dplyr删除了两个最重的依赖项：Rcpp和BH。这将使从源代码构建变得更加容易和快速。
   dplyr开发者似乎已经接受了优化构建时间可能会有轻微的性能损失。这是here讨论。最终，我认为，了解R对象如何存在于C中是很重要的，但我的印象是，绝大多数包开发人员更喜欢Rcpp的抽象，而不是直接处理R的C接口。