Julia机器核心编程.多重分配

在开始深入探讨多重分派这个主题之前，我们先问自己一个简单的问题：分派到底是什么意思？用最简单的术语来解释，分派的意思就是发送！

在编程术语中，分派意味着向监听器发送一条消息或者调用一个函数。基本上就是将一段数据（或信息包）发送给准备用来处理它的代码。

分派有多种不同的类型，下面列举出其中的一部分：

• 静态分派：在编译时定义分派的顺序。事实上，在静态分派中，在程序执行之前所有类型都是已知的。编译器能够为每种可能的数据类型组合生成特定的代码，并提前知道它们的使用时间和位置。这是大多数语言中最常用的一种分派方式。举例来说，如果我们在代码的某个位置使用funct()或x.funct()调用函数或者方法，那么每次都会调用相同的函数或者方法，不会有任何变化

• 动态分派：可以在运行时定义分派顺序，这就意味着编译器必须拥有一个包含所有已定义函数的查找表，然后确定运行时实际调用哪些函数。用代码解释的话，假设有类classA和classB，并且它们各自都有一个名为foo()的函数实现，那么在运行时将检查这两个类，最后classA.foo()和classB.foo()的其中一个将会被调用。

• 多重分派：在多重分派中，分派顺序取决于函数名称以及所传递的参数类型，即函数的签名和被调用的实际实现是在运行时直接确定的。用代码解释的话，假设有一个类classA，它实现了一个方法foo(int)，参数类型是一个整数，同时实现了另一个方法foo(char)，参数类型是字符型。接下来，我们在程序中使用classA.foo(x)进行一次函数调用，在运行时检查将classA和x的类型，从而确定究竟应该调用哪一个foo()函数。

Julia支持多重分派，下面探讨Julia是如何实现此技术的。

方法是Julia生态系统中非常重要的一部分，为了更好地理解多重分派是什么，以及Julia使用多重分派的原因，我们首先需要知道方法是什么。

假设有一个对两个数字求和的函数。范例如下：

代码01~03行定义了求和函数，传入的参数类型被限制为整型。

这里我们定义了add_numbers()函数，它可以接收两个整型参数。当调用add_numbers(1,2)函数时，我们将会得到以下结果：

int64

就和我们预期的结果一样，1+2=3。另外，我们注意到ans的类型，也和所预期的一样是Int64。

但是如果不小心给函数传递了浮点数：

Julia将抛出一个错误！为什么？

答案很简单，因为在函数体中已经明确定义了会传递给add_numbers()函数两个Int64类型的参数。如果没有明确定义这两个参数必须是整数类型，那么就不会抛出错误，如下所示。

这似乎与Python中的函数用法非常相似，在Python中我们只是定义函数，并没有指定参数的类型，而是将推理参数类型的工作留给了Python解释器来做，Julia在这里所做的工作和Python解释器是一样的。

但是，这是否意味着我们之前对参数进行明确的类型定义是错误的呢？答案是否定的！

给函数指定所期望的参数类型会使它们运行得更快，因为编译器不用再推断提供给函数的参数的类型了。记住自己的写法,会提升性能,减少开销通过指定参数类型不仅可以防止编译器浪费时间，而且还可以获得速度上的提升。

我们回到函数add_numbers(num1::Int64,num2::Int64)上，在保证输入参数的类型是整数的情况下，如果想要这个函数返回一个Float类型的对象，该怎么办呢？一种方法是使用convert函数，它会对所传入的参数进行类型转换。convert函数可以接收两个参数，第一个参数是要转换成的数据的类型；第二个参数是准备转换的数据。

01  julia> function add_numbers(num1::Int64, num2::Int64)
02        float_num1 = convert(Abstract Float, num1)
03        float_num2 = convert(Abstract Float, num2)
04        return float_num1+float_num2
05      end
06  add_numbers (generic function with 1 method)
07
08  julia> add_numbers(4,6)
09  10.0

结果是正确的，但不是我们想要的。我们想要的是，即使提供了Float参数，也可以让add_numbers函数起作用。为了解决这个问题，我们再定义一个处理Float64类型数据的方法。

对两个浮点数求和

本例中定义了add_numbers函数用来对两个浮点数求和。

01  julia> function add_numbers(num1::Float64, num2::Float64)
02        return num1+num2
03      end
04  add_numbers (generic function with 2 methods)
05
06  julia> add_numbers(222.0,333.0)
07  555.0

与对两个整数求和的函数的唯一区别就是，我们限制所传入的参数类型为浮点型。如果细心的话，我们会发现在代码04行第一次出现了(generic function with 2 methods)。这是因为这两个函数是同名函数，只不过所传入的参数不同，那么这时新构建的用于计算两个浮点数的和的函数，就会自动成为add_numbers函数下的一个子方法。同时，之前定义的计算两个整数的函数也会变成一个子方法，这两个方法共享add_numbers函数名。

要查看函数自身的所有方法，我们可以使用methods函数。

method函数的使用

01  julia> methods(add_numbers)
02  # 2 methods for generic function "add_numbers":
03  [1] add_numbers(num1::Float64, num2::Float64) at REPL[2]:2
04  [2] add_numbers(num1::Int64, num2::Int64) at REPL[1]:2

仔细观察输出结果，它列出了到目前为止我们为函数定义的所有方法，包括处理两个整型参数的方法和处理两个浮点型参数的方法。

像这种多个子方法对应相同的函数名，并在调用时自动由Julia根据所传递的参数类型来调用相应方法的机制，就是我们所说的多重分派。