Для фиксированного n я хотел бы создать функцию с n переменными
f(x_1, ..., x_n)
Например, если n=3, я хотел бы создать такой алгоритм, чтобы
f(x_1, x_2, x_3) = x_1 + x_2 + x_3
Было бы очень неплохо иметь алгоритм для каждого n:
f(x_1, ..., x_n) = x_1 + ... + x_n
Я не знаю, как объявить функцию и как создать переменные n.
Спасибо за помощь,
В Джулии вы можете просто сделать
function f(x...)
sum(x)
end
И сейчас:
julia> f(1,2,3)
6
Обратите внимание, что внутри функции f x отображается как Tuple, поэтому вы можете делать все, что хотите (включая запрос типа элементов и т. д.).
В более общем смысле вы можете определить function f(x...;y...). Давайте попробуем
function f(x...;y...)
@show x
@show Dict(y)
end
А теперь запустите его:
julia> f(1,2,"hello";a=22, b=777)
x = (1, 2, "hello")
Dict(y) = Dict(:a => 22, :b => 777)
Dict{Symbol, Int64} with 2 entries:
:a => 22
:b => 777
Наконец, другим (возможно, менее элегантным) способом может быть:
g(v::NTuple{3,Int}) = sum(v)
Это заставляет v быть 3-элементом Tuple, а g вызываться как g((1,2,3)).
Int, вы можете сгенерировать ее с параметрами macro, но я бы сказал, что использование макросов в таком сценарии является излишним, а не хорошим юлианским стилем. Менее элегантным способом может быть g(v::NTuple{3,Int}) = sum(v), который можно назвать g((1,2,3)). Надеюсь, это поможет.
- person Przemyslaw Szufel; 23.02.2021
f(x...) = x[i], но ИМХО это немного странно.
- person Benoit Pasquier; 23.02.2021
Base.Cartesian (см. документы), но я полностью согласен с авторами выше, что вам лучше использовать кортежи для таких вещей. Вместо того, чтобы передавать много аргументов, просто передайте один аргумент кортежа.
- person tholy; 23.02.2021
Если ваш n небольшой, вы можете сделать это вручную благодаря множественной диспетчеризации.
julia> f(x) = x + 1 # Method definition for one variable.
f (generic function with 1 method)
julia> f(x, y) = x + y + 1 # Method definition for two variables.
f (generic function with 2 methods)
julia> f(2)
3
julia> f(2, 4)
7
Вы можете использовать макропрограммирование для автоматического создания набора этих методов, но это быстро усложняется. Вероятно, вам лучше структурировать свою функцию так, чтобы она работала либо с Vector, либо с Tuple произвольной длины. Определение функции будет зависеть от того, что вы хотите сделать. Некоторые примеры, которые предполагают, что x будет Tuple, Vector или другим подобным типом данных, приведены ниже.
julia> g(x) = sum(x) # Add all the elements
g (generic function with 1 method)
julia> h(x) = x[end - 1] # Return the second to last element
h (generic function with 1 method)
julia> g([10, 11, 12])
33
julia> h([10, 11, 12])
11
Если вы предпочитаете, чтобы функция принимала произвольное количество входных данных, а не один Tuple или Vector, как вы написали в исходном вопросе, вам следует определить метод для функций с оператором ..., как показано ниже. Обратите внимание, что тела определений функций и выходные данные функций точно такие же, как и раньше. Таким образом, хлюпающий оператор ... используется только для синтаксического удобства. Приведенные ниже функции по-прежнему работают на Tuple x. Аргументы функции просто вводятся в кортеж, прежде чем делать что-либо еще. Также обратите внимание, что вы можете одновременно определить оба вышеуказанных и приведенных ниже метода, чтобы пользователь мог выбрать любой метод ввода.
julia> g(x...) = sum(x) # Add all the variables
g (generic function with 2 methods)
julia> h(x...) = x[end - 1] # Return the second to last variable
h (generic function with 2 methods)
julia> g(10, 11, 12)
33
julia> h(10, 11, 12)
11
Наконец, еще один прием, который иногда бывает полезен, заключается в рекурсивном вызове функции. Другими словами, чтобы функция вызывала сама себя (возможно, используя другой метод).
julia> q(x) = 2 * x # Double the input
q (generic function with 1 method)
julia> q(x...) = q(sum(x)) # Add all the inputs and call the function again on the result
q (generic function with 2 methods)
julia> q(3)
6
julia> q(3, 4, 5)
24
