immut/vector 教程

小案例：重建一份已发布的特征向量

///|
fn rebuild_release_vector(
  base : @immut.Vector[Int],
  manual_override : Int,
) -> @immut.Matrix[Int] {
  let corrected = base.set(1, manual_override)
  let expanded = @immut.lin_comb(
    2,
    corrected,
    1,
    @immut.Vector::from_array([1, 0, 1]),
  )
  expanded.tensor_product(@immut.Vector::from_array([1, 0]))
}

///|
test "immut vector tutorial case" {
  let base = @immut.Vector::from_array([2, 4, 6])
  let result = rebuild_release_vector(base, 9)

  inspect(base, content="|2, 4, 6|")
  inspect(result, content="|5, 0|\n|18, 0|\n|13, 0|")
}

这个案例可以看成一个很小的发布前处理流程：

1. 从一份已经发布的基础向量开始。
2. 用 set 对一个位置做显式修正。
3. 用 lin_comb 组合出新的加权结果。
4. 用 tensor_product 把它扩展成矩阵形态的输出。

整个过程不会修改原始向量，所以旧值仍然可以安全复用。

建议流程

1. 使用 Vector::from_array、Vector::make 或 Vector::makei 创建向量。
2. 需要新向量时，使用 set、map、left_scale 和 right_scale。
3. 需要矩阵相关转换时，使用 tensor_product、scaled_matrix、to_row_matrix 和 to_col_matrix。

实践建议

• 当下游代码需要明确的值语义时，选择 @immut.Vector。
• 当工作负载包含大量原地更新，或者需要公开的 dot() 辅助函数时，选择 @mutable.Vector。
• 如果你希望每一次结构变化都返回一个新值，并把旧值安全地继续传递下去，优先选择这条不可变路径。