Question

我想实现一个通用加权平均函数，它放宽了对值的要求，并且权重属于同一类型。即，我想支持说：(value:Float,weight:Int)和(value:Int,weight:Float)参数的序列，而不只是：(value:Int,weight:Int)。 [在此之前看到我之前的question。]

这就是我目前所拥有的：

def weightedSum[A: Numeric](weightedValues: GenSeq[(A, A)]): (A, A)

def weightedAverage[A: Numeric](weightedValues: GenSeq[(A, A)]): A = {
    val (weightSum, weightedValueSum) = weightedSum(weightedValues)
    implicitly[Numeric[A]] match {
        case num: Fractional[A] => ...
        case num: Integral[A] => ...
        case _ => sys.error("Undivisable numeric!")
    }
}

如果我喂它，例如：

，这非常有效

val values:Seq[(Float,Float)] = List((1,2f),(1,3f))
val avg= weightedAverage(values)

但是，如果我没有“重叠”从Int到Float的权重：

val values= List((1,2f),(1,3f)) //scalac sees it as Seq[(Int,Float)] 
val avg= weightedAverage(values)

Scala编译器会告诉我：

错误：无法找到类型的证据参数的隐含值   数字[AnyVal]
  val avg = weightedAverage（values）

有没有办法绕过这个？

我试图编写一个NumericCombine类，我使用A和B参数化，将类型“组合”为“公共”类型AB（对于例如，合并Float和Int会为您提供Float）：

abstract class NumericCombine[A: Numeric, B: Numeric] {
    type AB <: AnyVal

    def fromA(x: A): AB
    def fromB(y: B): AB
    val num: Numeric[AB]

    def plus(x: A, y: B): AB = num.plus(fromA(x), fromB(y))
    def minus(x: A, y: B): AB = num.minus(fromA(x), fromB(y))
    def times(x: A, y: B): AB = num.times(fromA(x), fromB(y))
}

我设法使用类型类模式编写基于此的简单times和plus函数，但由于NumericCombine引入了路径依赖类型AB，“编写“事实证明这种类型比我预期的要困难。请查看this问题以获取更多信息，并查看here以了解NumericCombine的完整实施情况。

更新

作为another question（完整工作演示here）的答案，已经获得了一个令人满意的解决方案，但考虑到{{3}中提出的问题，仍然有一些设计改进的余地。与@ziggystar。

Answer 1

线性组合

我认为通过类型T的标量对S类型的某些元素进行称重/缩放的更一般的任务是线性组合。以下是某些任务的权重约束：

linear combination：没有约束
仿射组合：权重总和为一个
canonical combination/weighted average：权重为非负数
凸组合：权重总和为1且非负

因此，根据此分类的最一般情况是线性组合。根据维基百科，它要求权重S为字段，而T要求vector space超过S。

修改：您对类型的最常见要求是T在S上形成module (wiki)，或{{1成为T - 模块。

尖顶

您可以使用类型类来设置这些要求。还有spire，它已经有S和Field的类型类。我自己从未使用过它，所以你必须自己检查一下。

`VectorSpace` / `Float`无法工作

从这次讨论中可以看出，以及你已经观察到的事实是，Int作为权重，而Float作为元素类型将无法解决，因为整体数字不会在实数上形成向量空间。您必须先将Int提升为Int。

通过类型类推广

标量类型只有两个主要候选者，即Float和Float。并且主要只有Double是推广的候选者，所以你可以做以下简单而不是一般的解决方案：

Int

Answer 2

首先你的模板是错误的。（对不起，如果＆＃34;模板＆＃34;表达式错误 - 我是scala的新手）。你的函数需要两个元素属于同一类型的元组（[A：Numeric]），而不是元素属于不同类型的元组（[A：数字，B：数字]）（（Int，Float）vs（Float，浮动））

无论如何，下面的编译并希望在你用你想要的微积分填充之后能够很好地工作。

import scala.collection._

def weightedSum[A: Numeric, B: Numeric](weightedValues: GenSeq[(A,B)]): (A,B) = {
  weightedValues.foldLeft((implicitly[Numeric[A]].zero, implicitly[Numeric[B]].zero)) { (z, t) =>
    (   implicitly[Numeric[A]].plus(z._1, t._1), 
        implicitly[Numeric[B]].plus(z._2, t._2)
    ) 
  } 
}

def weightedAverage[A: Numeric, B: Numeric](weightedValues: GenSeq[(A,B)]): A = {
  val (weightSum, weightedValueSum) = weightedSum(weightedValues)
  implicitly[Numeric[A]] match {
    case num: Fractional[A] => implicitly[Numeric[A]].zero
    case num: Integral[A] => implicitly[Numeric[A]].zero
    case _ => sys.error("Undivisable numeric!")
  }
}

val values1: Seq[(Float, Float)] = List((1, 2f), (1, 3f))
val values2: Seq[(Int, Float)] = List((1, 2f), (1, 3f))

val wa1 = weightedAverage(values1)
val wa2 = weightedAverage(values2)

Scala：通用加权平均函数

2 个答案:

线性组合

尖顶

`VectorSpace` / `Float`无法工作

通过类型类推广

Scala：通用加权平均函数

2 个答案:

线性组合

尖顶

VectorSpace / Float无法工作

通过类型类推广

`VectorSpace` / `Float`无法工作