Generics Scala泛型：Int不符合Comparable？

以下Scala声明是可以的：

trait Base[B <: Base[B,M,ID], M <: Meta[B,M,ID], ID <: Comparable[ID]] {
    // ...
}

trait Meta[B <: Base[B,M,ID], M <: Meta[B,M,ID], ID <: Comparable[ID]] extends Ordered[Meta[_,_,_]] {
    // ...
}

trait BaseWithID[B <: BaseWithID[B,M,ID], M <: Meta[B,M,ID], ID <: Comparable[ID]] extends Base[B,M,ID] with Ordered[B] {
    // ...
}


trait BaseWithIntID[B <: BaseWithIntID[B,M,ID], M <: MetaWithIntID[B,M,ID], ID <: Comparable[ID]] extends BaseWithID[B,M,ID] {
    // ...
}

trait MetaWithIntID[B <: BaseWithIntID[B,M,ID], M <: MetaWithIntID[B,M,ID], ID <: Comparable[ID]] extends Meta[B,M,ID] {
    // ...
}

“这是否意味着Int在Scala中不可比较？”的答案显然是肯定的，因为如果我用java.lang.Integer替换Int，那么它编译时不会出错。问题是，每次访问ID时，我都必须创建一个包装器对象，这将经常发生，因此代价高昂

我想指定ID是可比较的/有序的，这样我就可以对BaseWithID本身进行排序，并使用可比较的ID在其中显式定义比较方法

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目前的解决方案似乎是不指定ID是有序的，而是让具体类实现自身比较，而不是在trait中一次性实现它。有谁有更好的解决方案吗？

Int在scala中确实是不可比的，因为它实际上是作为java

Int

实现的，而不是

java.lang.Integer

。我不确定这是不可能的，C#

struct

（值类型）可以实现接口，但这里没有实现

您通常会说，在ID类型的隐式作用域中有一个

排序

，使用

ID:Ordering

举个简单的例子：

import Ordering.Implicits._
def max[A : Ordering](x: A, y: A) : A = if (x > y) then x else y

这相当于将排序（与

java.util.Comparator

相同）传递给函数。事实上，《宣言》

def max[A : Ordering](x: A, y: A)

转化为

def max[A](x: A, y: A)(implicit ev: Ordering[A])

其中，

ev

是一个新名称。如果：Ordering出现在类而不是方法定义上，就像在代码中一样，它将转换为构造函数的隐式参数，如果需要，该参数将保留在字段中，并在类的隐式范围中可用。这比强制A具有可比性（

在scala中排序）更灵活，因为它可以用于非您的类，并且没有实现可比性。您也可以在同一类上的不同排序之间进行选择，如果只需反转默认的排序：在
排序
上有一个
def reverse:Ordering
方法，它就是这样做的

坏的方面是，VM不太可能内联调用比较方法，但在泛型中使用接口方法也不太可能

在java中实现
Comparable
的类型通过对象
排序
中的隐式方法（
ordered
）在隐式范围内自动获得
排序
。java
比较器
也可以转换为
排序
（
排序.比较器排序
）

导入Ordering.Implicits.\uu当
排序[A]
在隐式范围内时，允许使用nice
x>y
语法
 为了补充我的答案，在“昂贵”方面，对比较方法Ordering.comare（x，y）的调用可能不会内联，您可能也需要付费。因此，在java中，它将具有可比性。另一方面，可以调用x>y的包装意味着新的order.Ops（x）。>（y），从实现的角度来看，它是新的Ordering.Ops（ord，x），其中ord是排序。很可能可以避免创建此对象。如果需要（基准测试），您可以直接调用ordering.compare，这不会比在java.P.S中调用compare更糟糕。“可能避免创建此对象”表示“可能VM实际上不会创建此对象”。这不仅是可能的，而且可以肯定的是，您可以通过不使用x>y语法来避免对象的创建
import Ordering.Implicits._
def max[A : Ordering](x: A, y: A) : A = if (x > y) then x else y

def max[A : Ordering](x: A, y: A)

def max[A](x: A, y: A)(implicit ev: Ordering[A])