我基于一个相当复杂的数学算法构建了一个程序。在这个我想要考虑具有缺失值的向量，所以NaN。到目前为止，我通过使用两个向量实现了这两个向量 - 都使用breeze的DenseVector[Double]实现：包含实际值的向量location和向量evidence，其中1.0表示值存在，值0.0表示值不存在。有了这个，我可以这样做：
val ones = DenseVector.ones[Double](one.evidence.length)
val derivedLocation = one.evidence :* one.location :+ ((ones :- one.evidence) :* two.evidence :* two.location)
另一个例子是：
val firstnewvector = myothervector(evidence :== 1.0)
val secondnewvector = myothervector(evidence :== 0.0)
但我还有其他一些例子，其中我确实需要0而不是NaN：
def gradientAt: DenseVector[Double] =
(one.location - two.location) :* evidence :* othervalue
为了论证，这个例子已经简化了。我正在考虑放弃evidence并使用没有具体值的NaN，但我不确定这是否是个好主意。我认为实施上述线路可能已经比较困难了，不是吗？另外，我不确定性能。 DenseVector由包含Java原语的数组支持，并且如果我没有弄错的话，可以防止慢速自动装箱。使用Double.NaN可能需要类而不是原语，并且可能会降低整个程序的速度并降低内存成本 - 是吗？ （速度和记忆力一般都是个问题。）
所以：在我的情况下，使用Double.NaN或考虑1）良好的代码和2）性能（内存和速度）是不是一个好主意？