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我正在将一个算法从 Java 移植到 Scala,该算法在 VP Tree 上进行范围搜索.简而言之,树中的节点具有空间坐标和半径:可以在左子树上找到该半径内的节点,而在右子树上可以找到该半径外的节点。范围搜索尝试查找树中距查询对象指定距离内的所有对象。
在 Java 中,我向函数传递了一个数组列表,它在其中累积结果,可能会向下递归其中一个或两个子树。这是进入 Scala 的直接端口:
def search(node: VPNode[TPoint, TObject], query: TPoint, radius: Double,
results: collection.mutable.Set[TObject]) {
var dist = distance(query, node.point)
if (dist < radius)
results += node.obj
if (node.left != null && dist <= radius + node.radius)
search(node.left, query, radius, results)
if (node.right != null && dist >= radius + node.radius)
search(node.right, query, radius, results)
}
collection.mutable.
有点烦人。一直以来,所以我开始研究它。似乎建议使用不可变集合几乎总是好的:尽管我使用此代码进行数百万次查找,但在我看来,复制和连接结果数组会减慢它的速度。
最佳答案
这是我认为更实用的方法:
val emptySet = Set[TObject]()
def search(node: VPNode[TPoint, TObject], query: TPoint, radius: Double): Set[TObject] = {
val dist = distance(query, node.point)
val left = Option(node.left) // avoid nulls
.filter(_ => dist <= radius + node.radius) // do nothing if predicate fails
.fold(emptySet)(l => search(l, query, radius)) // continue your search
val right = Option(node.right)
.filter(_ => dist >= radius + node.radius)
.fold(emptySet)(r => search(r, query, radius))
left ++ right ++ (if (dist < radius) Set(node.obj) else emptySet)
}
mutable.Set
每个
search
函数,
search
函数返回
Set[TObject]
然后它连接到其他集合。如果您要构建函数调用,看起来树的每个节点都在相互连接(假设它们在您的半径内)。
List
而不是
Set
可能会更好,然后你可以转换最终的
List
到
Set
当你完成时(虽然仍然可能没有可变版本那么快)。
Option
/filter
/fold
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