Arrays 在Scala中展开平面阵列

我有一个这样的平面阵列和另一个描述维度的平面阵列：

val elems = Array(0,1,2,3)
val dimensions = Array(2,2)

所以现在我必须能够解开它并返回一个2*2数组，如下所示：

val unflattened = {{0,1},{2,3}}

尺寸可以是任意顺序。唯一的条件是平面阵列的长度等于尺寸的乘积。例如，如果尺寸是

数组（3,3）

那么我希望elems平面阵列中必须有9个元素！先决条件将在其他地方检查，因此我不必在这里担心它！我所需要做的就是返回一个未格式化的数组

由于这必须适用于任何维度大小，我想我可能必须定义一个递归结构来放置我的结果！像这样的

case class Elem(elem: Array[Elem])

这行吗

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关于如何实现该函数的任何线索？

在数组上有一个函数

分组
，它可以满足您的需要

@数组（0,1,2,3）.分组（2）.到数组
res2:Array[Array[Int]=Array（Array（0，1），Array（2，3））
这里有一个解决方案：

def unflatten(flat: Vector[Any], dims: Vector[Int]): Vector[Any] =
  if (dims.length <= 1) {
    flat
  } else {
    val (Vector(dim), rest) = dims.splitAt(1)

    flat.grouped(flat.length/dim).map(a => unflatten(a, rest)).toVector
  }

虽然您应该能够使用一个简单的递归结构来实现这一点，但我还是选择了一个更适合这个问题的结构

case class Row(elems: List[Int])

trait Matrix
case class SimpleMatrix(rows: List[Row]) extends Matrix
case class HigherMatrix(matrices: List[Matrix]) extends Matrix

// since your flat arrays are always of proper sizes... we are not handling error cases
// so we are dealing with higher N-dimension matrices with size List(s1, s2, ...,sN)
// I have chosen List for the example (as its easy to print), you should choose Array

def arrayToMatrix(flat: List[Int], dimension: Int, sizes: List[Int]): Matrix = dimension match {
  case 1 | 2 =>
    // since your flat arrays are always of proper sizes... there should not be any problems here
    SimpleMatrix(
      flat
        .grouped(sizes.head)
        .map(Row)
        .toList
    )
  case _ =>
    HigherMatrix(
      flat
        .grouped(sizes.tail.reduce(_ * _))
        .map(g => arrayToMatrix(g, dimension - 1, sizes.tail))
        .toList
    )
}

def arrayToSquareMatrix(flat: List[Int], dimension: Int, size: Int): Matrix =
  arrayToMatrix(flat, dimension, Range.inclusive(1, dimension).map(_ => size).toList)

下面是一些例子

val sm_2__2_2 = arrayToSquareMatrix(Range.inclusive(1, 4).toList, 2, 2)
// sm_2__2_2: Matrix = SimpleMatrix(List(Row(List(1, 2)), Row(List(3, 4))))

val m_2__3_2 = arrayToMatrix(Range.inclusive(1, 6).toList, 2, List(3, 2))
// m_2__3_2: Matrix = SimpleMatrix(List(Row(List(1, 2, 3)), Row(List(4, 5, 6))))

val sm_3__2_2_2 = arrayToSquareMatrix(Range.inclusive(1, 8).toList, 3, 2)
// sm_3__2_2_2: Matrix = HigherMatrix(List(SimpleMatrix(List(Row(List(1, 2)), Row(List(3, 4)))), SimpleMatrix(List(Row(List(5, 6)), Row(List(7, 8))))))

val m_3__3_2_2 = arrayToMatrix(Range.inclusive(1, 12).toList, 3, List(3, 2, 2))
// m_3__3_2_2: Matrix = HigherMatrix(List(SimpleMatrix(List(Row(List(1, 2)), Row(List(3, 4)))), SimpleMatrix(List(Row(List(5, 6)), Row(List(7, 8)))), SimpleMatrix(List(Row(List(9, 10)), Row(List(11, 12))))))

您需要考虑如何使用此操作的结果。这将有助于澄清您想要的结果类型，进而有助于澄清获得该结果所需的算法。这些结果稍后将由另一个程序解释。此函数只需获取这两个参数，并将结果作为适当的维度返回！那么，由另一个程序解释的“结果”的格式是什么呢？“适当的维度”在数据文件中是如何表达的？我明白你的意思。我可以返回一个对象或一个任意类型的函数，由调用方来获取合适的类型。我还可以传回一些信息，比如返回类型是数组，如果是，有多少维度！您可以有多个二维数组吗？但这对任何数量的维度都不起作用，不是吗？问题很不清楚，但想法是允许每个维度有不同的大小，而不是所有维度都有一个大小。@Tim即使这是必需的。。。我们可以很容易地调整它以匹配它。@Tim更新为包括其他维度中的任何大小。val sm_3_2是什么？它的维度是什么？对我来说，它是一个3x2矩阵，这意味着它在平面结构中总共应该有6个元素，但是你的样本有8个元素。因此，它应该生成一个包含3行2列的矩阵，但结果是4行2列。这是不对的
sm_3__2
是一个正方形（更精确地说是立方体）
3维
矩阵，大小为
2*2*2
，因此它将有
8个
元素。而
m_3_3_2_2
是一个非正方形
3维
矩阵，大小
3*2*2
，因此它有
12个
元素。是的，有一个问题，正在解决。
val sm_2__2_2 = arrayToSquareMatrix(Range.inclusive(1, 4).toList, 2, 2)
// sm_2__2_2: Matrix = SimpleMatrix(List(Row(List(1, 2)), Row(List(3, 4))))

val m_2__3_2 = arrayToMatrix(Range.inclusive(1, 6).toList, 2, List(3, 2))
// m_2__3_2: Matrix = SimpleMatrix(List(Row(List(1, 2, 3)), Row(List(4, 5, 6))))

val sm_3__2_2_2 = arrayToSquareMatrix(Range.inclusive(1, 8).toList, 3, 2)
// sm_3__2_2_2: Matrix = HigherMatrix(List(SimpleMatrix(List(Row(List(1, 2)), Row(List(3, 4)))), SimpleMatrix(List(Row(List(5, 6)), Row(List(7, 8))))))

val m_3__3_2_2 = arrayToMatrix(Range.inclusive(1, 12).toList, 3, List(3, 2, 2))
// m_3__3_2_2: Matrix = HigherMatrix(List(SimpleMatrix(List(Row(List(1, 2)), Row(List(3, 4)))), SimpleMatrix(List(Row(List(5, 6)), Row(List(7, 8)))), SimpleMatrix(List(Row(List(9, 10)), Row(List(11, 12))))))