Julia中的多参数递归类型与类型推理

我已经创建了这种类型的数据结构

abstract type Node end

struct Tree{A <: Node, B <: Node} <: Node
    a::A
    b::B
end

但我也可以定义一个函数，比如

function test(node::Tree{Tree{Character, Character}, Tree}) end

它寻址一棵

树

，最左边的分支包含两个

字符

，右边的分支包含一棵任意的

树

我的实现以类似的方式分派许多方法

---

这种类型的结构可以工作，但对于相当大的树，我注意到了一些缓慢的现象，特别是在尝试使用

typeof

确定类型时。这种模式被认为是有效的吗？如果没有，有没有办法提高效率？

根据特定场景，可能会有许多树定义的建议。但是，确实要避免导致性能低下的递归嵌套类型结构

这是我的建议。此二叉树可以保存类型为

T

struct Tree{T}
    val::T
    a::Union{Tree{T}, Nothing}
    b::Union{Tree{T}, Nothing}
end

Tree(val::A) where A=Tree{A}(val,nothing,nothing)

leaf1 = Tree(4)
leaf2 = Tree(5)
subb1 = Tree(555,leaf1,leaf2)
tree = Tree(1000,subb1, Tree(888))

现在让我们看看那棵树：

juila> dump(tree)
Tree{Int64}
  val: Int64 1000
  a: Tree{Int64}
    val: Int64 555
    a: Tree{Int64}
      val: Int64 4
      a: Nothing nothing
      b: Nothing nothing
    b: Tree{Int64}
      val: Int64 5
      a: Nothing nothing
      b: Nothing nothing
  b: Tree{Int64}
    val: Int64 888
    a: Nothing nothing
    b: Nothing nothing

---

“按类型寻址节点”是什么意思？您能添加您的实现和您实际测量的内容吗？编辑后，我无法添加实现的各个部分，因为这会混淆问题的范围，因此我添加了两个示例。我只对递归类型的这种特定方法可能效率低下感兴趣。哦，你添加的东西一点也不令人困惑，这是一个很好的问题。你是怎么打发时间的？我怀疑，由于编译的原因，您测量的效果仅在第一次调用该函数时出现；在那之后，它应该是相当快的。尝试BenchmarkTools。BenchmarkTools报告所有函数的最大时间较高，最小时间、中值和平均时间较低。最长时间总是在第一次运行时注册的，问题是，每当我以类似于我所展示的方式更改一个函数的输入参数时，它似乎总是报告更高的值。这可能是因为更改树的结构会更改类型本身的结构，编译器会尝试对其上的函数进行优化。唯一的问题是，我想不出任何真正的替代方法能像我为

test

编写方法那样方便。有没有一种方法可以使用与此类似的方法，并在我的示例

test

函数中类似地分派方法？没有，因为这假定存储的数据具有同质性。现在再看看您的问题，您将查找类似于

staticarray

但面向树的内容。

StaticArrays

的问题是，对于具有5个或10个元素的数组来说，它的速度非常快，而对于具有几百个元素的数组来说，由于编译时间的原因，它是不可用的。既然你想拥有大树，我认为你应该详细阐述你想要实现的目标，而不是如何实现，也许比提出另一个解决方案更重要。

struct Tree{T}
    val::T
    a::Union{Tree{T}, Nothing}
    b::Union{Tree{T}, Nothing}
end

Tree(val::A) where A=Tree{A}(val,nothing,nothing)

leaf1 = Tree(4)
leaf2 = Tree(5)
subb1 = Tree(555,leaf1,leaf2)
tree = Tree(1000,subb1, Tree(888))

juila> dump(tree)
Tree{Int64}
  val: Int64 1000
  a: Tree{Int64}
    val: Int64 555
    a: Tree{Int64}
      val: Int64 4
      a: Nothing nothing
      b: Nothing nothing
    b: Tree{Int64}
      val: Int64 5
      a: Nothing nothing
      b: Nothing nothing
  b: Tree{Int64}
    val: Int64 888
    a: Nothing nothing
    b: Nothing nothing