От статического контроля типов до динамического контроля типов

Question

От статического контроля типов до динамического контроля типов

Я закончил тем, что реализовал обертку для heapq, добавив dict для поддержания уникальных элементов очереди. Результат должен быть довольно эффективным для всех операторов:

class PriorityQueueSet(object):

    """
    Combined priority queue and set data structure.

    Acts like a priority queue, except that its items are guaranteed to be
    unique. Provides O(1) membership test, O(log N) insertion and O(log N)
    removal of the smallest item.

    Important: the items of this data structure must be both comparable and
    hashable (i.e. must implement __cmp__ and __hash__). This is true of
    Python's built-in objects, but you should implement those methods if you
    want to use the data structure for custom objects.
    """

    def __init__(self, items=[]):
        """
        Create a new PriorityQueueSet.

        Arguments:
            items (list): An initial item list - it can be unsorted and
                non-unique. The data structure will be created in O(N).
        """
        self.set = dict((item, True) for item in items)
        self.heap = self.set.keys()
        heapq.heapify(self.heap)

    def has_item(self, item):
        """Check if ``item`` exists in the queue."""
        return item in self.set

    def pop_smallest(self):
        """Remove and return the smallest item from the queue."""
        smallest = heapq.heappop(self.heap)
        del self.set[smallest]
        return smallest

    def add(self, item):
        """Add ``item`` to the queue if doesn't already exist."""
        if item not in self.set:
            self.set[item] = True
            heapq.heappush(self.heap, item)

5

java c++ ruby clojure type-systems

задан Null 12 August 2015 в 20:29

7 ответов

Первое, что я хотел бы упомянуть, это то, что Брюс Экель написал очень интересную статью под названием Strong Typing vs Strong Testing (ссылка находится по адресу этот момент, к сожалению, но, надеюсь, скоро наступит).

Его идея состоит в том, что при работе с компилируемыми языками компилятор действует как первый автоматический этап автоматического тестирования. При переходе на динамический язык вы теряете этот первый уровень автоматического тестирования. Но в обоих случаях этот первый автоматический уровень - это лишь часть тестирования, и даже не очень важная часть.

Он считает, что если вы правильно разрабатываете программы, то есть выполняете какие-то тесты и регрессионные тесты, отсутствие компилятора в любом случае вынудит вас добавить еще несколько, несколько базовых тестов, поэтому это не так уж и важно. потеря.

Итак, я думаю, что первый ответ, который я дам вам, - сосредоточьтесь на своем тестировании, что вы все равно должны делать, и такие изменения не должны сильно на вас повлиять.

Второе Я ' Я хотел бы упомянуть, что многие динамические языки, которые я видел (например, Python), имеют гораздо лучшие возможности для изменения того, что делают методы / классы, не нарушая существующий код.

Например, с Python, если ваш метод принимал два параметра, но теперь требует третьего, вы всегда можете добавить параметр по умолчанию, не нарушая какой-либо существующий код, но теперь вы можете его использовать. Это очень простой прием, но в случае с Python (и я предполагаю, что и с большинством других динамических языков) эти методы могут стать намного интереснее; поскольку они динамичны,

3