寻求Julia中多参数全局极值求解函数的更优实现方案

问题背景 #

现有如下Julia代码定义的变量：

julia> v = [1:3, 4:6, 1:2, 3:6, 1:6, 1:6];

julia> w = [1:3, 4:6, 1:6, 1:6, 1:6, 1:4, 5:6, 1:6];

需要实现一个函数，返回所有输入参数中包含的所有数值的最小值与最大值（上述示例中结果为(1,6)）。目前已实现flatextrema函数，支持多参数输入（兼容区间数组、标量等类型）：

flatextrema(q) = 
  foldl((r,b)->
    (min(first(r),first(b)),max(last(r),last(b))), q; 
    init=(first(first(q)),last(first(q))))

flatextrema(q,r...) = 
  flatextrema((flatextrema(q),flatextrema.(r)...))

示例用法：

julia> flatextrema([1:3,2:4,3:5],[-3:3,1:4],10)
(-3, 10)

现寻求更简洁、高效的实现方式。

优化实现方案 #

实现思路 #

借助Julia内置的extrema函数（直接计算迭代器的极值），结合递归扁平化迭代器，处理任意嵌套的数组、区间、标量输入，既简化代码逻辑，又利用内置函数的性能优化。

优化后的代码 #

# 递归扁平化任意嵌套的数组/区间结构
function deepflatten(x)
    if x isa Union{AbstractRange, AbstractArray}
        return Iterators.flatten(deepflatten(el) for el in x)
    else
        return (x,)
    end
end

# 多参数极值统计函数
flatextrema(args...) = extrema(Iterators.flatten(deepflatten(arg) for arg in args))

优势说明 #

1. 简洁性：用内置函数替代手动实现的foldl逻辑，代码结构清晰，行数大幅减少
2. 高效性：extrema和Iterators.flatten均为Julia官方优化的内置函数，性能优于手动迭代实现
3. 通用性：支持任意层级的嵌套结构（比如数组的数组、区间数组的嵌套等），兼容标量、区间、数组等多种输入类型
4. 可读性：逻辑直观，无需理解复杂的foldl累积逻辑，便于维护和扩展

测试验证 #

针对初始定义的变量v和w，调用优化后的函数：

julia> flatextrema(v, w)
(1, 6)

针对示例中的多参数输入：

julia> flatextrema([1:3,2:4,3:5],[-3:3,1:4],10)
(-3, 10)

均能得到预期结果。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Dan Getz