我用Complex和IntCombiner子类创建了Combiner特征,我的目标是使Matrix与Complex和Int一起工作。但是由于某些原因它没有编译为
[com.implicits.TestImplicits1.IntCombiner] do not conform to class Matrix's type parameter bounds [T <: com.implicits.TestImplicits1.Combiner[T]]
val m1 = new Matrix[IntCombiner](3, 3)((1 to 9).sliding(3).map {
但是据我了解,IntContainer是Combiner的子类,它应该可以工作。为什么这样的错误,请解释一下?
object TestImplicits1 {
trait Combiner[T] {
def +(b: T): T
def *(b: T): T
}
class Complex(r: Double, i: Double) extends Combiner[Complex] {
val real = r
val im = i
override def +(b: Complex): Complex = {
new Complex(real + b.real, im + b.im)
}
override def *(b: Complex): Complex = {
new Complex((real * b.real) - (im * b.im), real * b.im + b.real * im)
}
}
class IntCombiner(a: Int) extends Combiner[Int] {
val v = a
override def *(b: Int): Int = v * b
override def +(b: Int): Int = v + b
}
class Matrix[T <: Combiner[T]](x1: Int, y1: Int)(ma: Seq[Seq[T]]) {
self =>
val x: Int = x1
val y: Int = y1
def dot(v1: Seq[T], v2: Seq[T]): T = {
v1.zip(v2).map { t: (T, T) => {
t._1 * t._2
}
}.reduce(_ + _)
}
}
object MatrixInt extends App {
def apply[T <: Combiner[T]](x1: Int, y1: Int)(s: Seq[Seq[T]]) = {
new Matrix[T](x1, y1)(s)
}
val m1 = new Matrix[IntCombiner](3, 3)((1 to 9).sliding(3).map {
x => x map { y => new IntCombiner(y) }
}.toSeq)
}
}
答案 0 :(得分:2)
F界多态不能添加到现有的Int
类中,因为Int
就是它的本质,它不了解您的Combiner
特性,因此它不能扩展Combiner[Int]
。您可以将每个Int
包装成IntWrapper <: Combiner[IntWrapper]
之类的东西,但这会浪费大量内存,并且围绕F界多态性进行库设计往往很棘手。
以下是基于临时多态性和类型类的建议:
object TestImplicits1 {
trait Combiner[T] {
def +(a: T, b: T): T
def *(a: T, b: T): T
}
object syntax {
object combiner {
implicit class CombinerOps[A](a: A) {
def +(b: A)(implicit comb: Combiner[A]) = comb.+(a, b)
def *(b: A)(implicit comb: Combiner[A]) = comb.*(a, b)
}
}
}
case class Complex(re: Double, im: Double)
implicit val complexCombiner: Combiner[Complex] = new Combiner[Complex] {
override def +(a: Complex, b: Complex): Complex = {
Complex(a.re + b.re, a.im + b.im)
}
override def *(a: Complex, b: Complex): Complex = {
Complex((a.re * b.re) - (a.im * b.im), a.re * b.im + b.re * a.im)
}
}
implicit val intCombiner: Combiner[Int] = new Combiner[Int] {
override def *(a: Int, b: Int): Int = a * b
override def +(a: Int, b: Int): Int = a + b
}
class Matrix[T: Combiner](entries: Vector[Vector[T]]) {
def frobeniusNormSq: T = {
import syntax.combiner._
entries.map(_.map(x => x * x).reduce(_ + _)).reduce(_ + _)
}
}
}
我不知道您在dot
那里尝试过什么,您的x1
,x2
和ma
似乎完全没有用,所以我添加了一个简单的正方形-而是使用of-Frobenius-norm示例,以显示操作符的类型类和语法糖如何协同工作。请不要指望有任何与“高性能”遥遥相仿的东西-JVM传统上从来不关心矩形数组和数字运算(至少不在单个计算节点上; Spark&Co是另外一回事)。可以肯定的是,至少您的代码不会自动转换为优化的CUDA代码。