Julia参数类型使用自定义struct替代基元类型的适配问题咨询

其他可行方案 #

• 仅重载线性代数接口的顶层分派，无需修改内部核心逻辑
  不需要动LinearAlgebra的内部实现，仅针对元素类型为BigMod的矩阵/向量，给你需要用到的\等操作写外层分派即可：
  1. 首先校验所有参与运算的BigMod实例的模数完全一致
  2. 从第一个元素生成对应模数的oneunit实例，提前明确运算的返回类型
  3. 把预处理后的数据传入LinearAlgebra通用内部实现，直接绕开类型层面oneunit的定义要求。
     这类适配逻辑已经在AbstractAlgebra.jl的运行时模数有限域实现中经过生产验证，可行性很高。
• 用静态类型包装模数
  借助Static.jl提供的静态整数类型，将BigInt格式的模数包装为静态类型参数，把BigMod改写为参数化类型：

  struct BigMod{M} <: AbstractMod
      value::BigInt
  end
  

  其中M为静态整数类型参数，即可直接兼容原有基于类型参数的oneunit(::Type{BigMod{M}})实现，不需要额外修改线性代数相关逻辑。
• 基于生成函数+全局缓存实现类型层面oneunit
  如果你的使用场景为单进程内同一时间仅使用一个模数，可以通过生成函数加全局缓存的方式实现oneunit(::Type{BigMod})，第一次调用时缓存对应模数的单位元，后续调用直接返回。该方案仅适合单模数场景，多模数下会出现冲突，不推荐通用场景使用。

最优方案选择 #

你提到的前两个方案依赖Julia语言的未来特性迭代，落地时间不可控；第三个方案重写所有LinearAlgebra适配逻辑的开发、维护成本过高，均不推荐。
当前最优选择是重载所需线性代数接口的顶层分派：开发成本极低，仅需几十行代码即可完成适配，不需要修改LinearAlgebra内部逻辑，也无需引入第三方依赖，同时兼容任意多模数的使用场景，性能损失几乎可以忽略。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Paul Dydyshko