为许多类似功能实现多重分派的有效方法

Efficient way to implement multiple dispatch for many similar functions

我正在编写一些涉及各种函数形式的库的软件。我想利用 Julia 的多重分派,但想知道是否有更有效的方法来实现此过程。

例如,考虑一个包含以下两个函数的库

function firstfunction(x::Float64)
    return 2*x
end

function secondfunction(x::Float64)
    return x^2
end

我还想实现多个分派方法,这些方法可以将这些函数形式应用于值向量或向量数组(矩阵)。我可以这样做

function firstfunction(x::Float64)
    return 2*x
end

function firstfunction(xs::Vector{Float64})
    f = similar(xs)
    for i = 1:size(xs, 1)
        f[i] = 2*xs[i]
    end
    return f
end

function firstfunction(xss::Matrix{Float64})
    f = similar(xss)
    for i = 1:size(xss, 1)
        for j = 1:size(xss, 2)
            f[i, j] = 2*xss[i, j]
    end
    return f
end

function secondfunction(x::Float64)
    return x^2
end

function secondfunction(xs::Vector{Float64})
    f = similar(xs)
    for i = 1:size(xs, 1)
        f[i] = xs[i]^2
    end
    return f
end

function secondfunction(xss::Matrix{Float64})
    f = similar(xss)
    for i = 1:size(xss, 1)
        for j = 1:size(xss, 2)
            f[i, j] = xss[i, j]^2
    end
    return f
end

但是由于该函数的所有三个版本都使用相同的内核,并且各种调度的操作在所有函数形式中都是相同的,我想知道是否有更有效的方法来编写它为库定义一个新函数(例如 thirdfunction)仅涉及显式编写内核函数,而不必为库中的 n 函数形式键入 2*n 基本相同的函数。

就这样:

function thirdfunction(x::Union{Number, Array{<:Number}})
    return x.^0.5
end

这就是 Julia 中多重调度的美妙之处:

julia> thirdfunction(4)
2.0

julia> thirdfunction([4,9])
2-element Array{Float64,1}:
 2.0
 3.0

julia> thirdfunction([4 9; 16 25])
2×2 Array{Float64,2}:
 2.0  3.0
 4.0  5.0

请注意,但是在您的情况下,只有一个函数表示并让用户决定使用点运算符 (.) 对其进行矢量化可能是有意义的。

function fourthfunction(x::Real)
    min(x, 5)
end

现在用户只需要在需要的时候加一个点:

julia> fourthfunction(4)
4

julia> fourthfunction.([4,9])
2-element Array{Int64,1}:
 4
 5

julia> fourthfunction.([4 9; 16 25])
2×2 Array{Int64,2}:
 4  5
 5  5

由于在 Julia 中进行矢量化非常简单,您应该尽可能考虑这种设计,

如果不需要安全或多重分派,则不应使用类型注释。例如。 firstfunction 不太可能只适用于 Float64,它可能适用于所有数字,因此写

function firstfunction(x::Real) # or just firstfunction(x)
    return 2*x
end

定义更通用的函数不会降低性能。

回到主题: 要将函数应用于矩阵/向量等,最简单的方法是使用广播:

A = rand(10, 10) # 10x10 matrix
B = firstfunction.(A) # apply element-wise

如果您想自己定义如何应用另一个函数的方式,您可以使用函数作为输入参数,例如:

thirdfunction(f, x) = f(f(x))