Comment spécifier un type lié pour Float et Double sur un type générique dans Scala?

Question

J'écris quelques classes simples Vector et Matrix. Ils ressemblent à ceci:

// Vector with Floats 
case class Vector3f(x: Float, y: Float, z: Float) { 
    def +(v: Vector3f) = Vector3f(x + v.x, y + v.y, z + v.z) 
} 

// Vector with Doubles 
case class Vector3d(x: Double, y: Double, z: Double) { 
    def +(v: Vector3d) = Vector3d(x + v.x, y + v.y, z + v.z) 
} 

Si je vais avec des méthodes et des autres classes comme Point3f/j, Vector4f/j, Matrix3f/j, Matrix4f/d ... cela va être beaucoup de travail. Uff ... Donc, je pensais que les génériques pourraient aider ici et supprimer la redondance de mon code de base. Je pensais à quelque chose comme ceci:

// first I define a generic Vector class 
case class Vector3[@specialized(Float, Double) T](x: T, y: T, z: T) { 
    def +(v: Vector3[T]) = new Vector3[T](x + v.x, y + v.y, z + v.z) 
} 

// than I use some type aliases to hide the generic nature 
type Vector3f = Vector3[Float] 
type Vector3d = Vector3[Double] 

L'idée est que le compilateur génère des classes spécialisées scala pour Vector3 [Float] et Vector3 [Double] similaire en C++ modèle ferait. Malheureusement je dois mettre un type lié sur le paramètre de type [T] de la classe Vector3 tel que l'opérateur + est défini sur T. Ma question: Comment puis-je écrire Vector3 [Float] qu'il a les mêmes caractéristiques de performance que Vector3f? Contexte: Je voudrais utiliser les classes Vector3f/Vector3d dans le code de détection de collision ... donc la performance est importante pour moi.

Answer 1

Utilisez un contexte lié de Fractional:

case class Vector3[@specialized(Float, Double) T : Fractional](x: T, y: T, z: T) { ... 

puis dans le corps de la classe, obtenir une instance des opérateurs arithmétiques:

val fractOps = implicitly[Fractional[T]] 

importer enfin ses membres dans le cadre de la class:

import fractOps._ 

Par la suite, vous pouvez écrire des opérations infixes ordinaires sur des valeurs de type T utilisé dans la classe. Malheureusement, vous devrez utiliser fractOps.div(a, b) au lieu de a/b pour la division.