Go的泛型来了

来源:公众号【peachesTao】
作者:peachesTao
原文地址:Go的泛型来了

大家好,我是peachesTao,本周三go语言史上改动最大的版本Go 1.18发布了,为什么说的改动最大的?因为Gopher们期待已久的泛型包含在这里版本中,之前Go 1.18 Beta 1中有实验性的泛型。

除了泛型,Go 1.18 还包含其他的新功能,如:模糊测试、工作区,详细的更新内容请参考Go 1.18 Release Notes

如果你想知道go为什么需要泛型可以参考why-generics,里面详细介绍了泛型的需求及引入泛型后要解决的一序列问题。

今天我们就介绍一下go中泛型的基本使用

泛型方法

假如我要分别求[]int和[]float64切片元素之和

没有泛型时

要写两个方法,分别实现int和float64两种类型

func SumSliceInt(slice []int) int {
 sum := 0
 for _, v := range slice {
  sum += v
 }
 return sum
}

func SumSliceFloat64(slice []float64) float64 {
 sum := float64(0)
 for _, v := range slice {
  sum += v
 }
 return sum
}

有了泛型后

一个标准的泛型函数模板如下:

func GenericFunc[T any](args T) {
   // logic code
}

其中T是参数类型,any是参数类型的约束

现在我们将上面两个方法改造成泛型方法,参数类型T的约束为int或float64,中间用“|”隔开,返回值类型为T

func sumSlice[T int|float64](slice []T) (T) {
 sum := T(0)
 for _, v := range slice {
  sum += v
 }
 return sum
}

调用

func main() {
 fmt.Println(sumSlice[int]([]int{1, 2, 3}))
 fmt.Println(sumSlice[float64]([]float64{1.1, 2.2, 3.3}))
}

有了泛型后,两个方法二合一,简单明了

调用方法时数据类型int和float64可以不写,编译器会自动推导

 sumSlice([]int{1, 2, 3})
 sumSlice([]float64{1.1, 2.2, 3.3})

此时如果我还有一个泛型方法:SortSlice,将切片中的元素排序,

func SortSlice[T int|float64](slice []T) (T) {
 // ...
}

数据类型也是int和float64,和上面的sumSlice一样,那么可不可复用,减少维护成本?答案是肯定的,可以通过定义一个新的inteface实现,如下:

type Number interface {
 int | float64
}

将sumSlice和SortSlice形参中的int | float64改成Number即可:

func sumSlice[T Number](slice []T) (T) {
 sum := T(0)
 for _, v := range slice {
  sum += v
 }
 return sum
}

func SortSlice[T Number](slice []T) (T) {
 // ...
}

泛型数据结构

复杂数据结构支持泛型跟函数泛型用法差不多,下面定义一个支持泛型的结构体

type SumStruct[T int|float64] struct {
 First T
 Second T
}

func(s SumStruct[T]) Sum() T  {
 return s.First + s.Second
}

Go的官方也出了一个泛型的教程,也可以去看下.

今天泛型的用法就介绍到这里了,我们下期见。

参考链接

Go1.18泛型编程体验

如果这篇文章对你有帮助,可以关注我的公众号,第一时间获取最新的原创文章

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### Golang 简介 Go 语言自 1.18 版本起正式支持功能,这使得开发者能够编写更加通用和灵活的代码。通过,可以在定义函数或数据结构时不指定具体的类,在实际使用时再提供具体类的实例化。 以下是关于 Golang 的一些核心概念及其示例: --- ### 函数 #### 示例:求数组中所有元素之和 下面是一个简单的 `AddSum` 函数,用于计算数组中所有元素的总和。此函数支持多种数值类(如 `int` 和 `float64`),并利用了 Go 的约束机制[^3]。 ```go package main import ( "fmt" ) // 定义一个支持 int 和 float64 类型函数 func AddSum[T int | float64](params ...T) (sum T) { for _, v := range params { sum += v } return sum } func main() { intResult := AddSum[int](1, 2, 3, 4, 5) floatResult := AddSum[float64](1.1, 2.2, 3.3, 4.4, 5.5) fmt.Printf("Int Sum: %d\n", intResult) // 输出 Int Sum: 15 fmt.Printf("Float Sum: %.1f\n", floatResult) // 输出 Float Sum: 16.5 } ``` 上述代码展示了如何创建一个接受任意数量参数的型函数,并返回这些参数的累加结果。这里的关键在于 `[T int | float64]` 部分,它限定了允许使用的类范围。 --- ### 数据结构 #### 示例:实现一个队列 以下代码展示了一个基于切片的简单队列实现,支持不同类的数据存储[^4]。 ```go package main import "fmt" // 定义一个列表结构体 type List[T any] struct { data []T } // 入队方法 func (l *List[T]) Push(value T) { l.data = append(l.data, value) } // 获取所有元素 func (l *List[T]) GetAll() []T { return l.data } func main() { // 整数队列 var lst List[int] lst.Push(10) lst.Push(20) lst.Push(30) fmt.Println("Integer Queue:", lst.GetAll()) // 输出 Integer Queue: [10 20 30] // 字符串队列 var lstStr List[string] lstStr.Push("zh") lstStr.Push("us") lstStr.Push("jp") fmt.Println("String Queue:", lstStr.GetAll()) // 输出 String Queue: [zh us jp] } ``` 在这个例子中,`List` 是一个容器,可以通过其内部的方法动态管理不同类的对象集合。 --- ### 性能与优化 尽管提供了更高的灵活性和可重用性,但在某些场景下也可能增加程序复杂度。然而,由于代码会在编译阶段被替换为针对每种具体类的独立实现,因此通常不会影响运行效率反而可能带来性能提升[^2]。 例如,当处理大量数据时,避免频繁的类断言可以显著提高执行速度。 --- ### 是否应过度依赖? 虽然具有诸多优点,但也需要注意滥用可能导致不必要的复杂性和维护困难。正如引用所提到,“当我们发现并未简化代码逻辑而是增加了理解成本,则应当慎重评估是否真的需要它们。” 如果某个问题可以用非方式高效解决,则优先采用后者[^1]。 总之,合理运用技术可以帮助构建强大且模块化的应用程序;但与此同时也要警惕因追求理论上的完美而导致实践中的麻烦。 ---
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