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我对 Julia 比较陌生,正在移植一些 C 函数来检查速度差异。我正在努力解决的一个问题是变量的范围。具体来说,有时 Julia 中的函数调用会覆盖局部变量,而有时不会。例如,这是一个计算最小生成树的函数:
function mst(my_X::Array{Float64})
n = size(my_X)[1]
N = zeros(Int16,n,n)
tree = []
lv = maximum(my_X)+1
my_X[diagind(my_X)] .=lv
indexi = 1
for ijk in 1:(n-1)
tree = vcat(tree, indexi)
m = minimum(my_X[:,tree],dims = 1)
a = zeros(Int64, length(tree))
print(tree)
for k in 1:length(tree)
a[k] = sortperm(my_X[:,tree[k]])[1,]
end
b = sortperm(vec(m))[1]
indexj = tree[b]
indexi = a[b]
N[indexi,indexj] = 1
N[indexj,indexi] = 1
for j in tree
my_X[indexi,j] = lv
my_X[j,indexi] = lv
end
end
return N
end
X
:
julia> X
5×5 Array{Float64,2}:
0.0 0.54 1.08 1.12 0.95
0.54 0.0 0.84 0.67 1.05
1.08 0.84 0.0 0.86 1.14
1.12 0.67 0.86 0.0 1.2
0.95 1.05 1.14 1.2 0.0
X
的所有条目。
julia> M = mst(X)
julia> M
5×5 Array{Int16,2}:
0 1 0 0 1
1 0 1 1 0
0 1 0 0 0
0 1 0 0 0
1 0 0 0 0
julia> X
5×5 Array{Float64,2}:
2.2 2.2 2.2 2.2 2.2
2.2 2.2 2.2 2.2 2.2
2.2 2.2 2.2 2.2 2.2
2.2 2.2 2.2 2.2 2.2
2.2 2.2 2.2 2.2 2.2
function mst(my_Z::Array{Float64})
my_X = copy(my_Z)
.
.
.
function add_one(my_X::Int64)
my_X = my_X + 1
return my_X
end
julia> Z = 1
julia> W = add_one(Z)
julia> W
2
julia> Z
1
最佳答案
这里有以下相互关联的问题:
isimmutable
检查值是否可变功能。
Tuple
, NamedTuple
, struct
s 是不可变的 julia> isimmutable(1)
true
julia> isimmutable("sdaf")
false
julia> isimmutable((1,2,3))
true
mutable structs
等(在除 Tuple
、 NamedTuple
和 struct
s 之外的一般容器类型中)是可变的: julia> isimmutable([1,2,3])
false
julia> isimmutable(Dict(1=>2))
false
julia> x = [1,2,3]
3-element Array{Int64,1}:
1
2
3
julia> x[1] = 10
10
julia> x
3-element Array{Int64,1}:
10
2
3
x = [1, 2, 3]
将值(在本例中为向量)绑定(bind)到变量 x
x[1] = 10
在原地改变值(向量)Tuple
,同样会失败。因为它是不可变的:
julia> x = (1,2,3)
(1, 2, 3)
julia> x[1] = 10
ERROR: MethodError: no method matching setindex!(::Tuple{Int64,Int64,Int64}, ::Int64, ::Int64)
=
来完成。运算符,如果在其左侧我们看到一个变量名,如上所示
x = [1,2,3]
或
x = (1,2,3)
.
+=
(和类似的)正在重新绑定(bind),例如:
julia> x = [1, 2, 3]
3-element Array{Int64,1}:
1
2
3
julia> y = x
3-element Array{Int64,1}:
1
2
3
julia> x += [1,2,3]
3-element Array{Int64,1}:
2
4
6
julia> x
3-element Array{Int64,1}:
2
4
6
julia> y
3-element Array{Int64,1}:
1
2
3
x = x + [1, 2, 3]
的简写,我们知道
=
重新绑定(bind)。
julia> x = [1,2,3]
3-element Array{Int64,1}:
1
2
3
julia> f(y) = y
f (generic function with 1 method)
julia> f(x) === x
true
y = x
.不同之处在于函数创建了一个变量
y
在一个新的作用域(函数的作用域)中,而
y = x
将创建值的绑定(bind)
x
绑定(bind)到变量
y
在 where 语句
y = x
的范围内存在。
x[1] = 10
(本质上是一个
setindex!
函数应用程序)或
x .= [1,2,3]
是就地操作(它们不会重新绑定(bind)值,而是尝试改变容器)。所以这可以就地工作(请注意,在示例中,我将广播与
+=
结合起来以使其就位):
julia> x = [1,2,3]
3-element Array{Int64,1}:
1
2
3
julia> y = x
3-element Array{Int64,1}:
1
2
3
julia> x .+= [1,2,3]
3-element Array{Int64,1}:
2
4
6
julia> y
3-element Array{Int64,1}:
2
4
6
julia> x = 10
10
julia> x .+= 1
ERROR: MethodError: no method matching copyto!(::Int64, ::Base.Broadcast.Broadcasted{Base.Broadcast.DefaultArrayStyle{0},Tuple{},typeof(+),Tuple{Int64,Int64}})
julia> x = 10
10
julia> x[] = 1
ERROR: MethodError: no method matching setindex!(::Int64, ::Int64)
setindex!
:
x[10] = 10
和广播分配
x .= [1,2,3]
)。一般来说,决定是否拨打
f(x)
并不总是那么容易。会变异
x
如果
f
是一些通用函数(如果
x
是可变的,它可能会或可能不会变异
x
)。因此在 Julia 中有一个约定添加
!
在可能会改变其参数的函数名称的末尾以直观地表示这一点(应该强调这只是一个约定 - 特别是在函数名称的末尾添加
!
对这个怎么运作)。我们已经通过
setindex!
看到了这一点。 (如所讨论的,其简写是
x[1] = 10
),但这里有一个不同的例子:
julia> x = [1, 2, 3]
3-element Array{Int64,1}:
1
2
3
julia> filter(==(1), x) # no ! so a new vector is created
1-element Array{Int64,1}:
1
julia> x
3-element Array{Int64,1}:
1
2
3
julia> filter!(==(1), x) # ! so x is mutated in place
1-element Array{Int64,1}:
1
julia> x
1-element Array{Int64,1}:
1
setindex!
)会改变其参数并希望避免突变,请使用
copy
当向它传递参数时(或
deepcopy
,如果您的结构是多重嵌套的,并且可能在更深层次上发生突变 - 但这种情况很少见)。
julia> x = [1,2,3]
3-element Array{Int64,1}:
1
2
3
julia> y = filter!(==(1), copy(x))
1-element Array{Int64,1}:
1
julia> y
1-element Array{Int64,1}:
1
julia> x
3-element Array{Int64,1}:
1
2
3
关于scope - 为什么/如何确定函数何时覆盖 Julia 中的局部变量?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/61588770/
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