Golang通用接口的灾难性问题

Golang通用接口的灾难性问题 我正在为Go编写一个遗传算法库，泛型似乎非常适合这个用例，然而我遇到了一些问题。

该仓库位于GitHub，名为“soypat/mu8”。用户需要实现的接口如下：mu8/mu8.go at main · soypat/mu8 · GitHub。

也许您已经通过最后一个链接注意到了问题：接口的方法带有类型参数，这对用户来说是一个巨大的负担。这是我发现的一个大问题。我理想中希望像这个示例一样使用该库：mu8/mu8_test.go at main · soypat/mu8 · GitHub。genomeimpl 是种群中实现 Genome 的个体。目前该示例无法编译，因为我需要将 genomeimpl 泛型化，而这几乎不可能不导致一些糟糕的结果。

似乎无论我如何选择移动泛型来修复，最终都不得不进行类型转换等等，这违背了泛型的初衷……而如果我选择只使用带有 Gene 接口的接口，在 Splice 方法中也必须进行接口转换……或者我必须在 Gene 上采用一个更大的接口。

我感觉如果不彻底重构整个库，就没有合理的折中方案。我在想也许从 genetic.Population 类型开始，并将其泛型化……该怎么办？


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4 回复

我想我之前有机会看到你修改前后的代码。我对遗传学一窍不通，所以当时没有评论，因为我也提不出什么有用的建议，但现在我想评论一下，我要为你使用泛型、发现它如何使你的库使用者需要编写的代码变得复杂、以及从你的 Genome 和 Gene 类型中移除泛型后，减少了用户需要编写的代码这些做法表示赞赏。

我并不是要反对泛型，但我很欣赏你尝试使用新特性、发现问题，然后敢于停止使用它以使代码更简洁。为你点赞！

附言：我知道论坛上的帖子有时可能无法传达真诚，所以我想明确地说，我也无意显得居高临下！

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因此，我重构了大量代码，并且瞧，最终得到了一个可行且不算太糟的方案。我已经替换了旧的更改，所以旧的链接会失效，但这没关系，因为那种形式的泛型本来就行不通。在用户端仍然需要进行一些类型转换（其中一部分在API端，我想这不算太糟）。

为留存记录，以下是首次发布此问题时的仓库：GitHub - soypat/mu8 at e28df1dd27e04822a542f26e0a07f2fa3559a3c2

是的！你的评论准确地描述了发生的事情！当我开始思考如何重构我写的代码时，我退缩了，因为我原本以为只需实现接口而不使用泛型就能工作。如果这个议题 proposal: Go 2: spec: add self type for use within interfaces · Issue #28254 · golang/go · GitHub 被接受并实现，我就不必使用 self 关键字从接口中移除泛型……但那样我就不会得到今天这样的设计，可以说这个设计非常简洁，Genome 有 3 个方法，Gene 有 3 个方法！而且用户端不需要类型转换！谁能想到呢！

我对最终的设计感到欣喜若狂！感谢你的话，skillian，它们引起了我的共鸣。

在Go中为遗传算法库设计泛型接口确实存在挑战，特别是当接口方法本身需要类型参数时。根据你提供的mu8/mu8.go接口定义，主要问题在于Genome接口的Gene方法返回一个泛型切片，而Splice方法接受泛型参数，这导致用户实现时必须引入额外的泛型参数，增加了复杂性。

以下是针对当前问题的分析和解决方案示例：

问题分析

当前Genome接口定义强制用户实现时携带泛型参数：

type Genome[G Gene] interface {
    Genes() []G
    Splice([]G) Genome[G]
    Len() int
}

这导致用户定义的基因组类型必须泛型化，即使基因类型是具体的。

解决方案示例

方案1：重构接口，移除方法级泛型

// 修改后的接口定义
type Genome interface {
    Genes() []Gene
    Splice([]Gene) Genome
    Len() int
}

type Gene interface {
    // 定义基因的通用方法
    Mutate()
    Copy() Gene
    Equals(Gene) bool
}

// 具体基因实现
type FloatGene struct {
    Value float64
}

func (g *FloatGene) Mutate() {
    g.Value += rand.NormFloat64() * 0.1
}

func (g *FloatGene) Copy() Gene {
    return &FloatGene{Value: g.Value}
}

func (g *FloatGene) Equals(other Gene) bool {
    if og, ok := other.(*FloatGene); ok {
        return g.Value == og.Value
    }
    return false
}

// 具体基因组实现
type MyGenome struct {
    genes []*FloatGene
}

func (g *MyGenome) Genes() []Gene {
    genes := make([]Gene, len(g.genes))
    for i, gene := range g.genes {
        genes[i] = gene
    }
    return genes
}

func (g *MyGenome) Splice(genes []Gene) Genome {
    newGenes := make([]*FloatGene, len(genes))
    for i, gene := range genes {
        newGenes[i] = gene.(*FloatGene)
    }
    return &MyGenome{genes: newGenes}
}

func (g *MyGenome) Len() int {
    return len(g.genes)
}

方案2：使用类型参数化种群而非基因组

package mu8

type Genome interface {
    Len() int
    Copy() Genome
    Mutate()
    Crossover(other Genome) (Genome, Genome)
}

// 泛型种群
type Population[G Genome] struct {
    individuals []G
    rng         *rand.Rand
}

func NewPopulation[G Genome](size int, newGenome func() G) *Population[G] {
    individuals := make([]G, size)
    for i := range individuals {
        individuals[i] = newGenome()
    }
    return &Population[G]{
        individuals: individuals,
        rng:         rand.New(rand.NewSource(time.Now().UnixNano())),
    }
}

func (p *Population[G]) Evolve() {
    // 选择、交叉、变异操作
    // 可以直接操作G类型，无需类型断言
    for i := range p.individuals {
        p.individuals[i].Mutate()
    }
}

// 用户实现
type FloatGenome struct {
    values []float64
}

func (g *FloatGenome) Len() int {
    return len(g.values)
}

func (g *FloatGenome) Copy() Genome {
    values := make([]float64, len(g.values))
    copy(values, g.values)
    return &FloatGenome{values: values}
}

func (g *FloatGenome) Mutate() {
    for i := range g.values {
        g.values[i] += rand.NormFloat64() * 0.1
    }
}

func (g *FloatGenome) Crossover(other Genome) (Genome, Genome) {
    o := other.(*FloatGenome)
    // 实现交叉逻辑
    return g.Copy(), o.Copy()
}

// 使用示例
func main() {
    pop := NewPopulation[*FloatGenome](100, func() *FloatGenome {
        return &FloatGenome{values: make([]float64, 10)}
    })
    pop.Evolve()
}

方案3：混合方法 - 具体基因类型+泛型辅助函数

// 定义具体基因类型
type GeneType interface {
    float32 | float64 | int | int32 | int64
}

// 泛型基因组
type GenericGenome[T GeneType] struct {
    genes []T
}

func (g *GenericGenome[T]) Genes() []T {
    return g.genes
}

func (g *GenericGenome[T]) Splice(genes []T) *GenericGenome[T] {
    return &GenericGenome[T]{genes: genes}
}

func (g *GenericGenome[T]) Len() int {
    return len(g.genes)
}

// 包装器适配Genome接口
type GenomeWrapper[T GeneType] struct {
    *GenericGenome[T]
}

func (w *GenomeWrapper[T]) AsGenome() Genome {
    return w
}

// 辅助函数处理不同类型
func MutateGenome[T GeneType](g *GenericGenome[T], rate float64) {
    for i := range g.genes {
        if rand.Float64() < rate {
            // 类型特定的变异逻辑
            var zero T
            switch v := any(&g.genes[i]).(type) {
            case *float64:
                *v += rand.NormFloat64() * 0.1
            case *int:
                *v += rand.Intn(3) - 1
            }
        }
    }
}

推荐方案

建议采用方案2，将泛型移至种群级别，保持Genome接口的非泛型化。这样用户只需实现具体的基因组类型，而库中的算法逻辑可以通过泛型种群处理任意基因组类型，避免了用户端的复杂泛型参数传递。

这种设计平衡了类型安全性和易用性，用户无需处理接口方法中的泛型参数，同时库代码仍能保持类型安全。

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