有两种解决方案。第一个是不要求容器是某个通用超类的子类,而是可以转换为一个(通过使用隐式函数参数)。如果容器已经是所需类型的子类,则有一个预定义的标识转换,它只返回它。
import collection.mutable.Builder
import collection.TraversableLike
import collection.generic.CanBuildFrom
import collection.mutable.SeqLike
class Cartesian[T, ST[T], TT[S]](val ll: TT[ST[T]])(implicit cbf: CanBuildFrom[Nothing, T, ST[T]], seqLike: ST[T] => SeqLike[T, ST[T]], traversableLike: TT[ST[T]] => TraversableLike[ST[T], TT[ST[T]]] ) extends Iterator[ST[T]] {
def combicount (): Int = (1 /: ll) (_ * _.length)
val last = combicount - 1
var iter = 0
override def hasNext (): Boolean = iter < last
override def next (): ST[T] = {
val res = combination (ll, iter, cbf())
iter += 1
res
}
def combination (xx: TT[ST[T]], i: Int, builder: Builder[T, ST[T]]): ST[T] =
if (xx.isEmpty) builder.result
else combination (xx.tail, i / xx.head.length, builder += xx.head (i % xx.head.length) )
}
这类作品:
scala> new Cartesian[String, Vector, Vector](Vector(Vector("a"), Vector("xy"), Vector("AB")))
res0: Cartesian[String,Vector,Vector] = empty iterator
scala> new Cartesian[String, Array, Array](Array(Array("a"), Array("xy"), Array("AB")))
res1: Cartesian[String,Array,Array] = empty iterator
由于 bug https://issues.scala-lang.org/browse/SI-3343,我需要显式传递类型
需要注意的一点是,这比使用存在类型更好,因为在迭代器上调用 next 返回正确的类型,而不是 Seq[Any]。
这里有几个缺点:
- 如果容器不是所需类型的子类,则将其转换为一个,这会降低性能
- 该算法不是完全通用的。我们需要将类型转换为 SeqLike 或 TraversableLike 才能使用这些类型提供的功能子集。所以制作转换函数可能很棘手。
- 如果某些功能在不同的上下文中可以有不同的解释怎么办?例如,一个矩形有两个“长度”属性(宽度和高度)
现在是替代解决方案。我们注意到,我们实际上并不关心集合的类型,只关心它们的能力:
- TT 应该有
foldLeft、get(i: Int)(获取头/尾)
- ST 应该有
length、get(i: Int) 和一个 Builder
所以我们可以对这些进行编码:
trait HasGet[T, CC[_]] {
def get(cc: CC[T], i: Int): T
}
object HasGet {
implicit def seqLikeHasGet[T, CC[X] <: SeqLike[X, _]] = new HasGet[T, CC] {
def get(cc: CC[T], i: Int): T = cc(i)
}
implicit def arrayHasGet[T] = new HasGet[T, Array] {
def get(cc: Array[T], i: Int): T = cc(i)
}
}
trait HasLength[CC] {
def length(cc: CC): Int
}
object HasLength {
implicit def seqLikeHasLength[CC <: SeqLike[_, _]] = new HasLength[CC] {
def length(cc: CC) = cc.length
}
implicit def arrayHasLength[T] = new HasLength[Array[T]] {
def length(cc: Array[T]) = cc.length
}
}
trait HasFold[T, CC[_]] {
def foldLeft[A](cc: CC[T], zero: A)(op: (A, T) => A): A
}
object HasFold {
implicit def seqLikeHasFold[T, CC[X] <: SeqLike[X, _]] = new HasFold[T, CC] {
def foldLeft[A](cc: CC[T], zero: A)(op: (A, T) => A): A = cc.foldLeft(zero)(op)
}
implicit def arrayHasFold[T] = new HasFold[T, Array] {
def foldLeft[A](cc: Array[T], zero: A)(op: (A, T) => A): A = {
var i = 0
var result = zero
while (i < cc.length) {
result = op(result, cc(i))
i += 1
}
result
}
}
}
(严格来说,HasFold 不是必需的,因为它的实现是在长度和获取方面,但我在这里添加了它,这样算法会更清晰地翻译)
现在算法是:
class Cartesian[T, ST[_], TT[Y]](val ll: TT[ST[T]])(implicit cbf: CanBuildFrom[Nothing, T, ST[T]], stHasLength: HasLength[ST[T]], stHasGet: HasGet[T, ST], ttHasFold: HasFold[ST[T], TT], ttHasGet: HasGet[ST[T], TT], ttHasLength: HasLength[TT[ST[T]]]) extends Iterator[ST[T]] {
def combicount (): Int = ttHasFold.foldLeft(ll, 1)((a,l) => a * stHasLength.length(l))
val last = combicount - 1
var iter = 0
override def hasNext (): Boolean = iter < last
override def next (): ST[T] = {
val res = combination (ll, 0, iter, cbf())
iter += 1
res
}
def combination (xx: TT[ST[T]], j: Int, i: Int, builder: Builder[T, ST[T]]): ST[T] =
if (ttHasLength.length(xx) == j) builder.result
else {
val head = ttHasGet.get(xx, j)
val headLength = stHasLength.length(head)
combination (xx, j + 1, i / headLength, builder += stHasGet.get(head, (i % headLength) ))
}
}
并使用:
scala> new Cartesian[String, Vector, List](List(Vector("a"), Vector("xy"), Vector("AB")))
res6: Cartesian[String,Vector,List] = empty iterator
scala> new Cartesian[String, Array, Array](Array(Array("a"), Array("xy"), Array("AB")))
res7: Cartesian[String,Array,Array] = empty iterator
Scalaz 可能已经为您预定义了所有这些,不幸的是,我不太了解。
(我需要再次传递类型,因为推断不能推断出正确的类型)
好处是该算法现在是完全通用的,不需要从 Array 到 WrappedArray 的隐式转换就可以工作
练习:为元组定义 ;-)