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我以我能想到的最直接的方式将这个样条插值算法从 Java 的 apache.commons.math 翻译成 Scala（见下文）。我最终得到的函数运行速度比原始 Java 代码慢 2 到 3 倍。我的猜测是问题源于来自对的调用的额外循环Array.fill，但我想不出一种直接的方法来摆脱它们。有关如何使此代码更好地执行的任何建议？（以更简洁和/或更实用的方式编写它也很好 - 在这方面的建议也会受到赞赏。）

type Real = Double

def mySplineInterpolate(x: Array[Real], y: Array[Real]) = {

  if (x.length != y.length)
    throw new DimensionMismatchException(x.length, y.length)

  if (x.length < 3)
    throw new NumberIsTooSmallException(x.length, 3, true)

  // Number of intervals.  The number of data points is n + 1.                                                                         
  val n = x.length - 1

  // Differences between knot points                                                                                                   
  val h = Array.tabulate(n)(i => x(i+1) - x(i))

  var mu: Array[Real] = Array.fill(n)(0)
  var z: Array[Real] = Array.fill(n+1)(0)
  var i = 1
  while (i < n) {
    val g = 2.0 * (x(i+1) - x(i-1)) - h(i-1) * mu(i-1)
    mu(i) = h(i) / g
    z(i) = (3.0 * (y(i+1) * h(i-1) - y(i) * (x(i+1) - x(i-1))+ y(i-1) * h(i)) /
            (h(i-1) * h(i)) - h(i-1) * z(i-1)) / g
    i += 1
  }

  // cubic spline coefficients --  b is linear, c quadratic, d is cubic (original y's are constants)                                   
  var b: Array[Real] = Array.fill(n)(0)
  var c: Array[Real] = Array.fill(n+1)(0)
  var d: Array[Real] = Array.fill(n)(0)

  var j = n-1
  while (j >= 0) {
    c(j) = z(j) - mu(j) * c(j + 1)
    b(j) = (y(j+1) - y(j)) / h(j) - h(j) * (c(j+1) + 2.0 * c(j)) / 3.0
    d(j) = (c(j+1) - c(j)) / (3.0 * h(j))
    j -= 1
  }

  Array.tabulate(n)(i => Polynomial(Array(y(i), b(i), c(i), d(i))))
}
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您可以摆脱所有这些，Array.fill因为新数组总是用 0 或 null 初始化，具体取决于它是值还是引用（布尔值用 false 初始化，字符用 初始化\0）。

您也许可以通过压缩数组来简化循环，但只会让它变慢。函数式编程（无论如何在 JVM 上）可以帮助您加快速度的唯一方法是，如果您将其设置为非严格的，例如使用 aStream或视图，然后您继续而不使用所有它。

于 2013-01-15T04:04:32.923 回答