是否可以提高这种类型选择的性能？

Question

假设我在运行时得到了诸如{ :type => 'X', :some_other_key => 'foo' } ，并且根据某些条件，我想为其初始化相应的类。 我们这样做的方式是这样的。

TYPE_CLASSES = [
  TypeA,
  TypeB,
  TypeC,
  # ...
  TypeUnknown
]

TYPE_CLASSES.detect {|type| type.responsible_for?(data)}.new

我们遍历一列类，并询问每个类是否对给定数据负责，并初始化找到的第一个类。

TYPE_CLASSES的顺序很重要，有些responsible_for? 方法不仅检查类型，还检查data其他键。 因此，必须在只检查type == 'B'的通用类之前进行一些专门的类型检查type == 'B' && some_other_key == 'foo' type == 'B' 。

这可以很好地工作并且易于扩展，但是TYPE_CLASSES列表已经很长了，因此在最坏的情况下，找到正确的类型可能会导致迭代直到最后一个元素，并为每种类型调用responsible_for? 校验。

有什么方法可以提高性能并避免在仍然保留检查顺序的同时对每个元素进行迭代？

Answer 1

如果将数据集与类匹配的过程如您所描述的那样复杂，那么使用决策树构建算法（ 例子 ）可能是有意义的。

您可以使用AI4R库在Ruby中执行此操作。

可能您不需要动态构建该树。 因此，您可以使用该库为您基本上生成优化的检测策略，例如来自文档的示例：

DATA_LABELS = [ 'city', 'age_range', 'gender', 'marketing_target'  ]
DATA_SET = [  
   ['New York',  '<30',      'M',  'Y'],
         ['Chicago',   '<30',      'M',  'Y'],
         ['Chicago',   '<30',      'F',  'Y'],
         ['New York',  '<30',      'M',  'Y'],
         ['New York',  '<30',      'M',  'Y'],
         ['Chicago',   '[30-50)',  'M',  'Y'],
         ['New York',  '[30-50)',  'F',  'N'],
         ['Chicago',   '[30-50)',  'F',  'Y'],
         ['New York',  '[30-50)',  'F',  'N'],
         ['Chicago',   '[50-80]',  'M',  'N'],
         ['New York',  '[50-80]',  'F',  'N'],
         ['New York',  '[50-80]',  'M',  'N'],
         ['Chicago',   '[50-80]',  'M',  'N'],
         ['New York',  '[50-80]',  'F',  'N'],
         ['Chicago',   '>80',      'F',  'Y']
       ]
id3 = ID3.new(DATA_SET, DATA_LABELS)
id3.get_rules
# =>  if age_range=='<30' then marketing_target='Y'
  elsif age_range=='[30-50)' and city=='Chicago' then marketing_target='Y'
  elsif age_range=='[30-50)' and city=='New York' then marketing_target='N'
  elsif age_range=='[50-80]' then marketing_target='N'
  elsif age_range=='>80' then marketing_target='Y'
  else raise 'There was not enough information during training to do a proper induction for this data element' end

（因此，您基本上可以将最后一行插入代码中。）

您需要选择足够多的已分类记录以创建DATA_SET和DATA_LABELS，还需要将哈希转换为数组（这并不困难-基本上，哈希的键是DATA_LABELS ，哈希值是DATA_SET数组的值） 。

当您添加新的TYPE_CLASS ，只需重试“教学”并更新您的检测代码。