julia 中函数的抽象类型和多重分派

Question

我想让对象根据它们的类型进行特定的交互。

示例问题：我有四个粒子，两个是 A 型，两个是 B 型。当 A 型相互作用时，我想使用函数

function interaction(parm1, parm2)
    return parm1 + parm2
end

当类型 B 交互时我想使用函数

function interaction(parm1, parm2)
        return parm1 * parm2
    end

当类型 A 与类型 B 交互时我想使用函数

function interaction(parm1, parm2)
        return parm1 - parm2
    end

这些函数故意过于简单。

我想计算一个依赖于成对交互的简单求和：

struct part
    parm::Float64
end

# part I need help with:
# initialize a list of length 4, where the entries are `struct part`, and the abstract types
# are `typeA` for the first two and `typeB` for the second two. The values for the parm can be
# -1.0,3, 4, 1.5 respectively

energy = 0.0
for i in range(length(particles)-1)
    for j = i+1:length(particles)
        energy += interaction(particles[i].parm, particles[j].parm)
    end
end

println(energy)

假设使用的参数为 particle[1].parm = -1、particle[2].parm = 3、particle[3].parm = 4、particle[4].parm = 1.5，能量应考虑

的相互作用

(1,2) = -1 + 3 = 2
(1,3) = -1 - 4 = -5
(1,4) = -1 - 1.5 = -2.5
(2,3) = 3 - 4 = -1
(2,4) = 3 - 1.5 = 1.5
(3,4) = 4 * 1.5 = 6

energy = 1

用 if statements 做这件事几乎是微不足道的，但不可扩展。我追求干净整洁的 Julia 方法...

Answer 1

我不知道如何用您的语言执行此操作，但您需要的是类似于我们在 object-oriented 编程中称为策略模式的内容。策略是一种可插入、可重用的算法。在 Java 中，我会制作一个界面，如：

interface Interaction<A, B>
{
    double interact(A a, B b)
}

然后将其实施三次，并在需要进行交互的任何地方重复使用这些部分。另一种方法可以接受一个交互并在不知道它是如何实现的情况下使用它。我想这就是你想要的效果。对不起，我不知道怎么翻译成你的方言。

Answer 2

你可以这样做（我使用最简单的实现形式，因为在这种情况下它就足够了，我希望它是明确的）：

struct A
    parm::Float64
end

struct B
    parm::Float64
end

interaction(p1::A, p2::A) = p1.parm + p2.parm
interaction(p1::B, p2::B) = p1.parm * p2.parm
interaction(p1::A, p2::B) = p1.parm - p2.parm
interaction(p1::B, p2::A) = p1.parm - p2.parm # I added this rule, but you can leave it out and get MethodError if such case happens

function total_energy(particles)
    energy = 0.0
    for i in 1:length(particles)-1
        for j = i+1:length(particles)
            energy += interaction(particles[i], particles[j])
        end
    end
    return energy
end

particles = Union{A, B}[A(-1), A(3), B(4), B(1.5)] # Union makes sure things are compiled to be fast

total_energy(particles)

julia 中函数的抽象类型和多重分派

Abstract typing and multiple dispatch for functions in julia

multiple-dispatch

abstract-data-type

julia