Question

我有一个Any数组（在现实生活中，它是Spark Row，但足以隔离问题）

object Row {
  val buffer : Array[Any] = Array(42, 21, true)
}

我想对其元素进行一些操作。因此，我已经定义了一个简单的ADT来定义类型compute

上的A操作

  trait Op[A] {
    def cast(a: Any) : A = a.asInstanceOf[A]
    def compute(a: A) : A
  }

  case object Count extends Op[Int] {
    override def compute(a: Int): Int = a + 1
  }

  case object Exist extends Op[Boolean] {
    override def compute(a: Boolean): Boolean = a
  }

鉴于我有所有操作的列表，并且知道要应用于每个元素的操作，让我们使用这些操作。

object GenericsOp {
  import Row._

  val ops = Seq(Count, Exist)

  def compute() = {
    buffer(0) = ops(0).compute(ops(0).cast(buffer(0)))
    buffer(1) = ops(0).compute(ops(0).cast(buffer(1)))
    buffer(2) = ops(1).compute(ops(1).cast(buffer(2)))
  }
}

根据设计，对于给定的op，类型在cast和combine之间对齐。但是很遗憾，以下代码无法编译。错误是

Type mismatch, expected: _$1, actual: AnyVal

有办法使它工作吗？

我通过使用抽象类型成员而不是类型参数找到了解决方法。

object AbstractOp extends App {
  import Row._

  trait Op {
    type A
    def compute(a: A) : A
  }

  case object Count extends Op {
    type A = Int
    override def compute(a: Int): Int = a + 1
  }

  case object Exist extends Op {
    type A = Boolean
    override def compute(a: Boolean): Boolean = a
  }

  val ops = Seq(Count, Exist)

  def compute() = {
    val op0 = ops(0)
    val op1 = ops(1)
    buffer(0) = ops(0).compute(buffer(0).asInstanceOf[op0.A])
    buffer(1) = ops(0).compute(buffer(1).asInstanceOf[op0.A])
    buffer(2) = ops(1).compute(buffer(2).asInstanceOf[op1.A])
  }
}

有更好的方法吗？

Answer 1

似乎可以通过扩展Op[A]扩展Any => A来简化代码：

trait Op[A] extends (Any => A) {
  def cast(a: Any) : A = a.asInstanceOf[A]
  def compute(a: A) : A
  def apply(a: Any): A = compute(cast(a))
}

case object Count extends Op[Int] {
  override def compute(a: Int): Int = a + 1
}

case object Exist extends Op[Boolean] {
  override def compute(a: Boolean): Boolean = a
}

object AbstractOp {

  val buffer: Array[Any] = Array(42, 21, true)
  val ops: Array[Op[_]] = Array(Count, Count, Exist)

  def main(args: Array[String]): Unit = {
    for (i <- 0 until buffer.size) {
      buffer(i) = ops(i)(buffer(i))
    }
    println(buffer.mkString("[", ",", "]"))
  }
}

由于无论如何asInstanceOf到处都是，因此它不会使代码的安全性比以前差。

更新

如果您无法更改Op界面，则调用cast和compute会比较麻烦，但仍然可以：

trait Op[A] {
  def cast(a: Any) : A = a.asInstanceOf[A]
  def compute(a: A) : A
}

case object Count extends Op[Int] {
  override def compute(a: Int): Int = a + 1
}

case object Exist extends Op[Boolean] {
  override def compute(a: Boolean): Boolean = a
}

object AbstractOp {

  val buffer: Array[Any] = Array(42, 21, true)
  val ops: Array[Op[_]] = Array(Count, Count, Exist)

  def main(args: Array[String]): Unit = {
    for (i <- 0 until buffer.size) {
      buffer(i) = ops(i) match {
        case op: Op[t] => op.compute(op.cast(buffer(i)))
      }
    }
    println(buffer.mkString("[", ",", "]"))
  }
}

请注意在模式中带有类型参数的ops(i) match { case op: Opt[t] => ... }部分：这使我们可以确保cast返回t接受的compute。 / p>

Answer 2

作为与Andrey Tyukin相比更通用的解决方案，您可以在Op外部定义方法，因此即使无法修改Op，该方法也可以使用：

def apply[A](op: Op[A], x: Any) = op.compute(op.cast(x))

buffer(0) = apply(ops(0), buffer(0))

在Scala中，如何处理相同参数化类型的异构列表

2 个答案: