Integer、AbstractVector{Integer}和String的并集

Question

我有一个函数，在这个函数中，用户传递一个参数来选择应该处理矩阵的哪些列，如下所示：

function foo{P<:Real, T<:Integer}(;x::AbstractMatrix{P}=zeros(3, 10),    colN::Union(T, AbstractVector{T})=1)
   x[:,colN] = x[:,colN]+1
    return x
end

我想让用户有一种方法来指定应该处理所有列，最后我更改了函数，使其成为默认行为：

function foo{P<:Real, T<:Integer}(;x::AbstractMatrix{P}=zeros(3, 10), colN::Union(T, AbstractVector{T})=[1:size(x)[2]])
    x[:,colN] = x[:,colN]+1
    return x
end

 function foo{P<:Real, T<:Integer}(;x::AbstractMatrix{P}=zeros(3, 10), colN::Union(T, AbstractVector{T}, String)="all")
    if colN == "all"
        colN = [1:size(x)[2]]
    end
    x[:,colN] = x[:,colN]+1
    return x
end

foo(colN="all")
ERROR: `__foo#8__` has no method matching __foo#8__(::Array{Float64,2}, ::ASCIIString)

为什么一个整数、一个整数向量和一个字符串之间的联合似乎不起作用？

Answer 1

问题是，当您传递字符串时，Julia无法推导出t类型，因此无法解决要调用哪个方法。

考虑以下两个函数:F和G:

function f{T<:Integer}(x::Union(T,String)) 
    x 
end

function g{T<:Integer}(y::T, x::Union(T,String))
    x
end

在这种情况下，您将观察到以下行为：

• F(1)是1，因为T的值可以推导出来
• f（“hello”）提供错误，因为t的值未知
• G(1,“hello”）是“hello”，因为T的值可以推导

话虽如此，我认为Julia使用多个分派而不是union类型来实现您想要做的事情会更合乎习惯。

更新。鉴于coln是一个字符串或索引列表，我相信使用t=int（或者int64可以处理大量内存）。将以下函数H与上面的F和G进行比较：

function h(x::Union(Int,String)) 
    x 
end

在本例中，H(1)和H（“hello”）都按预期工作（例如，H(1.0)引发错误）。