议论一下C#面向聚集的扩展
天翼空间开发者社区/
我们晓得有良多数学软件，如MatLab是面向矩阵的，而开源语言R是面向向量的，SQL是面向关系系的、APL（Array processing language）是一种一种多用处、第三代（3GL）编程语言，在向量、矩阵等各类秩的数组处置上十分简单。SPSS，SAS等都需要大量的聚集运算。
本文筹算从C#自己的特征动身，模仿C#面向聚集的办法。
更期看C#面向聚集能向MatLab, APL,R那样间接处置聚集运算，进进科学和工程计算范畴，为以后的并行计算奠基根底。
有一列看测值，用List存储，我们如今需要求出每一个看测值的正弦Sin值。
用C#面向过程的语法表达如下：
List list2; for (int i = 0; i list2.Count; i++) list2[i] = Math.Sin(list2[i]); 求Sin值，是一个繁琐而又反复的问题。我们期看Math.Sin(Collection c)，在不改动已有代码（不扩展Math.Sin）的情状下，主动处置聚集，就像在MatLab里面。
C#是面向过程的，而Matlab是面向矩阵的，SQL是面向关系代数的。关系代数和矩阵，都能够看做聚集的特例。（LINQ部门加进了面向聚集的特征）
面向过程，需要法式员书写算法的每一个过程和细节，指明施行途径，那次要表示在轮回语句的利用上(包罗for, foreach, while…)。
面向过程给了法式员最足够的自在和更大的乖巧，但其固有的“底层”，招致了开发效率的底下，同时倒霉于并行计算和系统优化。而在数学中，大部门计算都是基于矩阵（聚集），例如图形图像处置，概率论，数理统计，优化掌握等等。 所以C#难以胜任运算集中和常识处置，人工智能设想。
因为C#其实是太斑斓，是目前最艺术的语言，操纵C#现有特征，我们能够简单的模仿前面提出的问题
public static List Apply(Converter f, List l) { List list2 = new List(l); for (int i = 0; i list2.Count; i++) list2[i] = Math.Sin(list2[i]); for (int i = 0; i l.Count; i++) { list2[i] = f(l[i]); } return list2; } 如许，我们能够在Apply来处置一些关于聚集处置的问题。
下面在给出一个处置矩阵的例子：
public static Matrix Apply(Converter f, Matrix m) { Matrix m2 = new Matrix(m); for (int i = 0; i m.Row; i++) for (int j = 0; j m.Col; j++) m2[i, j] = f(m2[i, j]); return m2; } 利用那个Apply，能够处置矩阵聚集相关的计算。
矩阵定义如下：
public class Matrix { public double[,] data; public Matrix(int row, int col) { data = new double[row, col]; } //复造构造函数 public Matrix(Matrix m) { data = (double[,])m.data.Clone(); } public int Col { get { return data.GetLength(1); } } // 行数 public int Row { get { return data.GetLength(0); } } //重载索引 //存取数据成员 public virtual double this[int row, int col] { get { return data[row, col]; } set { data[row, col] = value; } } //维数 public int Dimension { get { return 2; } } public string ToString(int prec) { StringBuilder sb = new StringBuilder(); string format = "{0:F" + prec.ToString() + "} "; for (int i = 0; i Row; i++) { for (int j = 0; j Col - 1; j++) { sb.Append(string.Format(format, data[i, j])); } sb.Append(data[i, Col - 1]); sb.Append(""n"); } return sb.ToString(); } } 再看下面复数的例子：
public static List Apply(Converter Complex,double f, List l) { List l2 = new List(l.Count); for (int i = 0; i l.Count; i++) l2.Add(f(l[i])); return l2; } 利用那个Apply，能够处置复数聚集相关的许多计算。
复数类的定义如下：
Code public class Complex:ICloneable { private double real; /**//// /// 复数的实部 /// public double Real { get { return real; } set { real = value; } } private double image; /**//// /// 复数的虚部 /// public double Image { get { return image; } set { image = value; } } /**//// /// 默认构造函数 /// public Complex() : this(0, 0) { } /**//// /// 只要实部的构造函数 /// /// 实部 public Complex(double real) : this(real, 0) { } /**//// /// 由实部和虚部构造 /// /// 实部 /// 虚部 public Complex(double r, double i) { rreal = r; iimage = i; } /**////重载加法 public static Complex operator +(Complex c1, Complex c2) { return new Complex(c1.real + c2.real, c1.image + c2.image); } /**////重载减法 public static Complex operator -(Complex c1, Complex c2) { return new Complex(c1.real - c2.real, c1.image - c2.image); } /**////重载乘法 public static Complex operator *(Complex c1, Complex c2) { return new Complex(c1.real * c2.real - c1.image * c2.image, c1.image * c2.real + c1.real * c2.image); } /**//// /// 求复数的模 /// /// 模 public double Modul { get { return Math.Sqrt(real * real + image * image); } } public static double Sin(Complex c) { return c.image / c.Modul; } /**//// /// 重载ToString办法 /// /// 打印字符串 public override string ToString() { if (Real == 0 Image == 0) { return string.Format("{0}", 0); } if (Real == 0 (Image != 1 Image != -1)) { return string.Format("{0} i", Image); } if (Image == 0) { return string.Format("{0}", Real); } if (Image == 1) { return string.Format("i"); } if (Image == -1) { return string.Format("- i"); } if (Image 0) { return string.Format("{0} - {1} i", Real, -Image); } return string.Format("{0} + {1} i", Real, Image); } ICloneable 成员#region ICloneable 成员 public object Clone() { Complex c = new Complex(real, image); return c; } #endregion } 畴前面三个例子，我们能够看出，C#面向聚集有多种表达体例，有.net框架中的List，也有自定义的Matrix，同时聚集的元素也是多种数据类型，有系统中的值类型，也有自定义的复数Complex类型。
当然那种算法过于牵强，显然不是我们所需要的。
我们需要的是一个在不更改现有语言的情状下，不扩大Math.Sin函数（试着想想有几个类似的函数,Cos, Tan, 我们本身定义的各类函数）。系统主动处置聚集。也就是说，关于函数 public delegate TOutput Converter(TInput input);public T1 Func(T2 e); Func是Converter的实例。只要Func可以处置原子类型，那么就能处置主动所有的原子类型构成的肆意聚集，而不需要法式员往写余外的代码。
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