添加不可变向量答案

【问题标题】：Adding immutable Vectors添加不可变向量
【发布时间】：2011-06-01 22:53:29
【问题描述】：

我正在尝试更多地使用 scalas 不可变集合，因为这很容易并行化，但我遇到了一些新手问题。我正在寻找一种从操作中（有效地）创建新向量的方法。准确地说，我想要类似的东西

val v : Vector[Double] = RandomVector(10000)
val w : Vector[Double] = RandomVector(10000)
val r = v + w

我测试了以下内容：

// 1)
val r : Vector[Double] = (v.zip(w)).map{ t:(Double,Double) => t._1 + t._2 }

// 2)
val vb = new VectorBuilder[Double]()    
var i=0
while(i<v.length){
  vb += v(i) + w(i)
  i = i + 1
}
val r = vb.result

}

与使用 Array 的工作相比，两者都需要很长时间：

[Vector Zip/Map   ] Elapsed time 0.409 msecs
[Vector While Loop] Elapsed time 0.374 msecs
[Array While Loop ] Elapsed time 0.056 msecs
// with warm-up (10000) and avg. over 10000 runs

有没有更好的方法呢？我认为使用 zip/map/reduce 的工作的优点是，只要集合对此提供支持，它就可以并行运行。

谢谢

【问题讨论】：

标签： scala scala-collections

【解决方案1】：

Vector 不是专用于Double，因此使用它会付出相当大的性能损失。如果您正在做一个简单的操作，您可能最好在单个内核上使用数组而不是在整个机器上使用Vector 或其他通用集合（除非您有 12 个以上的内核）。如果您仍然需要并行化，您可以使用其他机制，例如使用 scala.actors.Futures.future 创建实例，每个实例都在部分范围内完成工作：

val a = Array(1,2,3,4,5,6,7,8)
(0 to 4).map(_ * (a.length/4)).sliding(2).map(i => scala.actors.Futures.future {
  var s = 0
  var j = i(0)
  while (j < i(1)) {
    s += a(j)
    j += 1
  }
  s
}).map(_()).sum  // _() applies the future--blocks until it's done

当然，您需要在更长的阵列上（以及在具有四个内核的机器上）使用它来进行并行化以改善性能。

【讨论】：

补充一点：“Vector 不是专门用于Double”意味着将数字放在Vector 中，它们将被装箱到Double 包装器对象中。每次访问Vector 的元素时，所有的装箱和拆箱都会消耗大量性能。
将一个专门的集合集合与主要的 Scala 发行版一起发布有多难？它会起作用吗？会不会比较地道？
@Alex Cruise - 这很棘手。集合存在于复杂的层次结构中，并且该层次结构中的几乎所有内容都需要专门化然后进行测试。然后有很多高阶魔法，但（对我来说，无论如何）如何将其与专业化完美融合并不完全清楚。
谢谢！我想Vector 是Array 的不可变版本。那么Scala中没有不可变的数组吗？ @Rex：你的解决方案比ParArray 有优势吗？
@Markus - ParArray 不是专门的。 Vector 的行为非常类似于不可变的 Array，但它也不是专门的。 Array 是一个例外的原因是它是一个普通的旧 Java 数组（每个原始类型都有不同的版本，加上 Object）。

【解决方案2】：

当您使用多个高阶方法时，您应该使用延迟构建的集合：

v1.view zip v2 map { case (a,b) => a+b }

如果您不使用视图或迭代器，则每个方法都会创建一个新的不可变集合，即使在不需要它们时也是如此。

可能不可变代码不会像可变代码那样快，但惰性集合会大大缩短代码的执行时间。

【讨论】：

请注意，一旦他完成链接操作，他可能应该force 视图，因为每次使用这些操作时都会为元素重新计算这些操作。您应该解释何时使用视图较慢，以及强制使用它们是什么意思。

【解决方案3】：

数组不是类型擦除的，向量是。基本上，在处理无法克服的原语时，JVM 为Array 提供了优于其他集合的优势。 Scala 的specialization 可能会降低这一优势，但考虑到它们在代码大小方面的成本，它们不能在任何地方使用。

【讨论】：