@mutable.Vector

このページは現在のリポジトリ実装を基準にしており、0.3.0 の API 基準として記述されています。

@mutable.Vector[T]

moonbit

pub struct Vector[T](Array[T])

設計とパフォーマンスに関する注意

バックエンド固有の最適化: 行列操作と同様に、ベクトルユーティリティも各ターゲットバックエンド（Wasm/JS および Native）向けに最適化されており、API の一貫性を保ちながら最高速度を実現しています。
ランダムアクセス: ランダムなアクセスや変更には、インデックス構文 v[i] および v[i] = x を直接使用してください。これにより、個々の要素との最も効率的なやり取りが可能になります。
一括操作: 可能な場合は、手動のインデックスループの代わりに、.map_inplace() や .dot() などの最適化されたメソッドを使用して計算を行ってください。
説明可変なベクトルを表します。Array[T] をラップしており、インデックスによる要素のアクセスと変更が可能です。

セマンティクス

@mutable.Vector は更新指向であり、インデックス代入と *_inplace API は既存の値を直接変更します。
一方で、非 inplace の代数ヘルパは新しいベクトルを返すため、実行効率重視の更新と値を返す変換を明示的に使い分けられます。
関数とメソッド
- fn[T] Vector::make(n : Int, elem : T) -> Vector[T]
  - 説明長さ n のベクトルを作成し、すべての要素を elem で初期化します。
  - パラメータ
    - n: Int - ベクトルの長さ。
    - elem: T - 初期値。
  - 戻り値Vector[T] - 新しく作成されたベクトル。
- fn[T] Vector::makei(n : Int, f : (Int) -> T) -> Vector[T]
  - 説明長さ n のベクトルを作成し、各要素をインデックス関数 f で生成します。
  - パラメータ
    - n: Int - ベクトルの長さ。
    - f: (Int) -> T - インデックスを受け取り要素を返す関数。
  - 戻り値Vector[T] - 生成されたベクトル。
- fn[T] Vector::from_array(arr : Array[T]) -> Vector[T]
  - 説明既存の配列をベクトルに変換します。
- fn[T] length(self : Vector[T]) -> Int
  - 説明ベクトルの長さを取得します。
- fn[T] Vector::op_get(self : Vector[T], i : Int) -> T
  - 説明指定したインデックスの要素を取得します。v[i] 構文をサポートします。
- fn[T] Vector::op_set(self : Vector[T], i : Int, x : T) -> Unit
  - 説明指定したインデックスに値を設定します。v[i] = x 構文をサポートします。
- fn[T] copy(self : Vector[T]) -> Vector[T]
  - 説明ベクトルの深層コピーを作成します。
- fn[T, U] map(self : Vector[T], f : (T) -> U) -> Vector[U]
  - 説明写像による変換を行い、新しいベクトルを返します。
- fn[T] map_inplace(self : Vector[T], f : (T) -> T) -> Unit
  - 説明変換関数をその場で適用し、元のベクトルを変更します。
- fn[T : Mul] left_scale(self : Vector[T], scalar : T) -> Vector[T]
  - 説明左からのスカラー倍（新しいベクトルを返す）: scalar * x。
- fn[T : Mul] right_scale(self : Vector[T], scalar : T) -> Vector[T]
  - 説明右からのスカラー倍（新しいベクトルを返す）: x * scalar。
- fn[T : Mul] left_scale_inplace(self : Vector[T], scalar : T) -> Unit
  - 説明左からのスカラー倍をその場で行います。
- fn[T : Mul] right_scale_inplace(self : Vector[T], scalar : T) -> Unit
  - 説明右からのスカラー倍をその場で行います。
- fn[T : Add + Mul] dot(self : Vector[T], other : Vector[T]) -> T
  - 説明 2 つのベクトルの点積（内積）を計算します。
- fn[T : Zero] scaled_matrix(self : Vector[T]) -> Matrix[T]
  - 説明このベクトルを主対角成分とする対角行列を作成します。
- fn[T : Mul] tensor_product(self : Vector[T], other : Vector[T]) -> Matrix[T]
  - 説明 2 つのベクトルのテンソル積（外積）を計算します。

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設計とパフォーマンスに関する注意 ​

セマンティクス ​

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設計とパフォーマンスに関する注意

セマンティクス