如何将这种鸭子式(Python)转换为Java泛型？

How to translate this duck-typing (Python) to Java generics?

通过示例考虑以下简单的Python函数：

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def quantize(data, nlevels, quantizer=lambda x, d: int(floor(x/d))):
llim = min(data)
delta = (max(data) - llim)/(nlevels - 1) # last level x == max(data) only
y = type(data)
if delta == 0:
return y([0] * len(data))
else:
return y([quantizer(x - llim, delta) for x in data])

它在起作用：

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>>> from random import random
>>> data = [10*random() for _ in range(10)]
>>> data
[6.6181668777075018, 9.0511321773967737, 1.8967672216187881, 7.3396890304913951,
4.0566699095012835, 2.3589022034131069, 0.76888247730320769, 8.994874996737197,
7.1717500363578246, 2.887112256757157]
>>> quantize(data, nlevels=5)
[2, 4, 0, 3, 1, 0, 0, 3, 3, 1]
>>> quantize(tuple(data), nlevels=5)
(2, 4, 0, 3, 1, 0, 0, 3, 3, 1)
>>> from math import floor
>>> quantize(data, nlevels=5, quantizer=lambda x, d: (floor(x/d) + 0.5))
[2.5, 4.5, 0.5, 3.5, 1.5, 0.5, 0.5, 3.5, 3.5, 1.5]

这个函数当然有缺陷-一方面，它不验证参数，并且应该更聪明地设置返回值的类型-但它的优点是，不管数据中的元素是否为正，它都将起作用整数或浮点数或其他一些数字类型。同样，默认情况下，它返回一个整数列表，不过，通过传递适当的函数作为可选的量化参数，可以将此类型更改为其他类型。此外，如果data参数是一个列表，则返回的值将是一个列表；如果data是一个元组，则返回的值将是一个元组。 (这最后一个功能当然是最弱的功能，但是它也是我对用Java复制最不感兴趣的功能，因此我没有费心使其功能更强大。)

我想编写一个等效于Java的有效函数，这意味着要弄清楚如何避免Java的输入。自从我学习Java(以前)以来，泛型就被引入了该语言。我曾尝试学习Java泛型，但发现它们非常难以理解。我不知道这是由于早发性衰老，还是因为自从我上一次编程(大约在2001年)以来Java的复杂性急剧增长，但是我发现有关此主题的每一页都比以前更混乱一。如果有人可以向我展示如何用Java做到这一点，我将非常感激。

谢谢！

相关讨论

输入/输出类型问题的一种解决方案可能是使用Number类及其子类以及通配符。如果要接受任何类型的数值参数，则可以将输入类型指定为Number或? extends Number。如果输入是列表，则后一种形式具有优势，因为它将确保列表的每个元素都属于同一类型(必须是Number的子类)。 ?被称为通配符，当将其表示为? extends Number时，它是"有界通配符"，并且只能引用边界类型的子类型。

例：

1	public List<Number> func(List<? extends Number> data, Number nlevels)

这将使用Number的特定子类的列表，nlevels参数的Number并返回Number的列表

对于函数输入参数，尽管此时进行类型检查变得困难，但仍可能输入Method，因为您将把未知的有界参数的数据传递给Method对象。我不确定这将如何工作。

至于返回类型，可以指定另一个参数，即列表元素将被转换(或转换为)的类对象(可能再次为? extends Number)。

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public List<? extends Number> quantize(List<? extends Number> data,
Number nlevels,
Method quantizer,
Class<? extends Number> returnType)

这是尝试在Java中声明功能的一种尝试。但是，实现有些复杂。