泛型类
- 在类声明时，定义一些泛型类型，然后在类的内部，就可以使用这些泛型类型
- 在需要对类中的某些成员，如字段或方法中的参数进行统一的类型限制时，可以使用泛型类，使得程序具有更好的健壮性和稳定性
- 在使用类的时候，将类型参数替换为实际的类型即可
- scala会自动推断泛型类型：给泛型类型的字段赋值时，scala会自动对类型进行推断
泛型函数：
- 与泛型类相似，在声明函数时指定泛型类型，然后在函数体内，多个变量或返回值，就可以使用泛型类型进行声明。
- 可以通过给使用了泛型类型的变量传递值，让scala自动推断泛型的实际类型，也可以在调用函数的时候，手动指定泛型的实际类型
class Triple[X, Y, Z](val first: X, val second: Y, val thrid: Z)
object Hello_Type_Parameterization {
def main(args: Array[String]): Unit = {
//在定义后scala的类型推断会得出triple类型为 Triple[String, Int, Double]
val triple = new Triple("Spark", 3, 3.1415926)
//显示声明类型
val bigData = new Triple[String, String, Char]("Spark", "Hadoop", 'R')
//定义泛型函数
def getData[T](list: List[T]) = list(list.length / 2)
println(getData(List("Spark", "Hadoop", 'R'))) //Hadoop
//显式指定类型
val f = getData[Int] _ //val f: List[Int] => Int
println(f(List(1,2,3,4,5,6,7,8))) //5
//定义参数也存在上下文的约束
def foo[A, B](f: A => List[A], b: A) = f(b)
}
}
类型变量的边界(Bounds)
- <: ：指明上界，表达了泛型的类型必须是"某种类型"或某种类型的"子类"
- '>: ：指明下界，表达了泛型的类型必须是"某种类型"或某种类型的"父类"
/**
* 这里的[T <: Comparable[T]] 表示类型T必须是Comparable[T]的子类
* 如果T为Comparable[T]的子类了，那么T一定会有compareTo这个方法，这是一个java的方法
*/
class Pair[T <: Comparable[T]](val first: T, val second: T) {
def bigger = if(first.compareTo(second) > 0) first else second
}
object Type_Variable_Bounds {
def main(args: Array[String]): Unit = {
val pair = new Pair("Spark", "Hadoop")
println(pair.bigger) //Spark
}
}
视图界定 View Bounds
- view bounds其实就是bounds 上边界的加强版本，对bounds的补充 <变成<%
- 可以利用implicit隐式转换将实参类型转换成目标类型
/**
当给下面这个类传入3、5时会报错。因为3、5不是Comparable[T]的子类
class Pair_NotPerfect[T <: Comparable[T]](val first: T, val second: T) {
def bigger = if (first.compareTo(second) > 0) first else second
*/
/*
*将<:改成 <%就是视图界定 这样就可以传递3和5了，就不会报错了
*我们可以把传入的T类型的实例隐式的转换成Comparable[T]类型
*/
class Pair_NotPerfect[T <% Comparable[T]](val first: T, val second: T) {
def bigger = if (first.compareTo(second) > 0) first else second
}
Ordered视图界定
/**
*
*上面这种方式的12行first.compareTo(second) > 0 通过compareTo来比较 但是不能直观的像数学比较那样清晰
* Scala提供了Ordered视图界定，Ordered在Comparable上提供一些关系型的操作符 < > <= >=等
*
*/
class Pair_Batter[T <% Ordered[T]](val first: T, val second: T) {
//这里的 > 是因为Ordered中提供的方法
def bigger = if (first > second) first else second
}
object View_Bounds {
def main(args: Array[String]): Unit = {
var pair = new Pair_NotPerfect("Spark", "Hadoop")
println(pair.bigger) //Spark
/*
* 当类型界定为Pair_NotPerfect[T <: Comparable[T]]报错 因为Int本身不是Comparable的子类
*
* 当类型界定为视图界定时Pair_NotPerfect[T <% Comparable[T]] 就可以正常运行
* 是因为Int本身不是Comparable的子类型 Scala通过"隐式转换"将Int转换成RichInt 而这个类型是Comparable的子类
*/
var pairInt = new Pair_NotPerfect(3, 5) //Int -> RichInt
println(pairInt.bigger) //5
/**
* 注意：这样定义不是因为String的上界是Ordered[String]
* 当使用视图界定时 会发生"隐式转换" 把String --> RichString
* 而RichString是Ordered[RichString]的子类型 RichString中是实现了这样的 < > <= >=等方法
* 从而真正是让String类型完成视图界定
*/
var pair_Batter_String = new Pair_Batter("Java", "Scala")
println(pair_Batter_String.bigger) //Scala
val pair_Batter_Int = new Pair_Batter(20, 12)
println(pair_Batter_Int.bigger) //20
}
}
上下文界定Context Bounds
- 上下文界定[T : Ordering]，这种写法在Spark中是广泛使用的，说明存在一个隐式的值Ordering[T]
- implicit ordered: Ordering[T]
class Pair_Ordering[T : Ordering] (val first: T, val second: T) {
//这是一个隐式转换的显式定义，这个函数没有参数，当时函数执行的时候 这个隐式值就会自动传进来
def bigger(implicit ordered: Ordering[T]) = {
if (ordered.compare(first, second) > 0) first else second
}
}
object Context_Bounds {
def main(args: Array[String]): Unit = {
val pair = new Pair_Ordering("Spark", "Hadoop")
println(pair.bigger) //Spark
val pairInt = new Pair_Ordering(3, 5)
println(pairInt.bigger) //5
}
}
ClassTag和Manifest
- 上下文界定[T : ClassTag]：相当于动态类型，记录了当前T的类型，你使用时传入什么类型就是什么类型，在实际运行的时候我们获取T具体的类型
- 主要是应用于创建泛型数组，因为数组必须有具体的类型，否则无法创建相应的数组，利用[T : ClassTag]就可以创建成功
import scala.reflect.ClassTag
object Manifest_ClassTag {
def main(args: Array[String]): Unit = {
/**
* Q: 可以创建泛型数组吗?
*理论上是不可以的，因为没有指定具体的，在Scala程序运行中，数组必须有具体的类型，没有否无法创建的相应的数组
*引出Manifest的概念可以创建泛型数组
*[T : Manifest]这样的写法被称之为Manifest上下文界定 实质上这是需要一个Manifest[T]类型的隐式对象 这又是一个"隐式转换"的过程，有这样的一个隐式转换来辅助我们构建Manifest[T]来确定T的类型
* 通过这个隐式的值来辅助构建泛型数组，来确定T的具体类型
* 所以在创建泛型函数时 需要Manifest的类型来辅助构建泛型数组，借助Manifest类型对象来指定泛型数组具体的类型
*
* 通过Manifest[T]可以记录T的类型 在实际运行的时候我们获取T具体的类型
* */
def arrayMake[T : Manifest](first: T, second: T) = {
val r = new Array[T](2)
r(0) = first
r(1) = second
r
}
arrayMake(1, 2).foreach(println) //1 2
/**
* Manifest的原生写法 不推荐
*/
def manif[T](x: List[T])(implicit m: Manifest[T]) = {
if (m <:< manifest[String]) //<:< 表示 m是manifest[String]类型
println("List Strings")
else
println("Some other type")
}
manif(List("Spark", "Hadoop")) //List Strings
manif(List(1, 2)) //Some other type
manif(List("Scala", 3)) //Some other type
/**
* [T : ClassTag]这种写法说明：当这个函数在运行时时 对存在一个ClassTag[T]一个隐式值 这种方式是最常用的
主要是在运行时指定，在编译时无法确定的type的信息
编写编译的时候没有具体类型，运行的时候必须要有具体的类型，所以需要一种机制运行的时候会根据类型进行推断类型，classTag会帮我们存储这个类的信息，然后交给虚拟机
*/
def mkArray[T : ClassTag](elems: T*) = Array[T](elems: _*)
mkArray(42, 13).foreach(println) //42 13
mkArray("Japan", "Brazil", "Germany").foreach(println) //"Japan", "Brazil", "Germany"
}
}
Scala多重界定
- T <: A with B：T是A或者B的子类
- T >: A with B：A或者B是T的子类
- T >: A <: B：T同时拥有下界A和上界B(也就是说A必为B的子类型，下界必须写在前面，上界必须写在后面)
- T : A : B ： 上下文界定
- T <% A <% B：视图界定，T可以同时拥有多个视图界定，必须能够同时转化为A和B的要求
Scala类型约束
/**
* A =:= B 表示A类型等同于B类型
* A <:< B 表示A类型是B类型的子类型
*/
object Type_Contraints {
def main(args: Array[String]): Unit = {
//隐式参数是从哪里传进来的？后面有一些列的判断
def rocky[T](i: T)(implicit ev: T <:< java.io.Serializable) {
println(ev) //
println("Life is short, you need Spark!")
}
rocky("spark")
//rocky(100) error:Cannot prove that Int <:< java.io.Serializable.
}
}
总结
-
边界(Bounds)
- [T <: Comparable[T]]
- <: ：指明上界，表达了泛型的类型必须是"某种类型"或某种类型的"子类"
- '>: ：指明下界，表达了泛型的类型必须是"某种类型"或某种类型的"父类"
-
视图界定 View Bounds
- [T <% Comparable[T]]
- <% : 对上边界的加强版，可以利用implicit隐式转换将实参类型转换成目标类型
-
上下文界定Context Bounds
- [T : Ordering]
- 说明存在一个隐式的值Ordering[T](implicit ordered: Ordering[T])
- 针对创建泛型数组的上下文界定：
- [T : ClassTag]
- [T : Manifest]