面试题：Ruby case语句智能类型匹配在复杂业务场景中的应用

Question

假设现在有一个复杂的业务场景，涉及到多种数据类型嵌套（如哈希中嵌套数组，数组中又有不同类型对象等），需要使用case语句根据不同的数据结构和类型进行特定处理，请设计并实现这一功能，并说明设计思路和优化点。

Answer 1

设计思路

1. 类型检测：在开始case语句前，先使用合适的函数或方法检测数据的类型，比如在Python中可以使用type()函数。
2. 嵌套结构处理：对于嵌套结构，需要递归处理内部的数据结构。例如，当检测到是一个列表，且列表元素有不同类型对象时，对每个元素再次进行类型检测和相应处理。
3. 功能模块化：将不同类型数据的处理逻辑封装成独立的函数，这样case语句中只需调用相应函数，使代码结构更清晰。

实现示例（以Python为例）

def handle_dict(data):
    # 处理字典的逻辑
    for key, value in data.items():
        if isinstance(value, list):
            handle_list(value)
        elif isinstance(value, dict):
            handle_dict(value)
        else:
            print(f"处理字典中的其他类型: {value}")


def handle_list(data):
    # 处理列表的逻辑
    for item in data:
        if isinstance(item, list):
            handle_list(item)
        elif isinstance(item, dict):
            handle_dict(item)
        else:
            print(f"处理列表中的其他类型: {item}")


def handle_other_type(data):
    # 处理其他类型的逻辑
    print(f"处理其他类型: {data}")


def process_data(data):
    data_type = type(data).__name__
    # 使用字典模拟case语句
    case = {
        'dict': handle_dict,
        'list': handle_list
    }
    if data_type in case:
        case[data_type](data)
    else:
        handle_other_type(data)


# 示例数据
example_data = {
    'key1': [1, {'sub_key':'sub_value'}, [2, 3]],
    'key2': 'other_value'
}
process_data(example_data)

优化点

1. 缓存类型检测结果：如果同一数据结构需要多次检测类型，可以缓存类型检测结果，避免重复检测。
2. 错误处理：在处理过程中添加更完善的错误处理机制，例如当数据结构不符合预期时，抛出合适的异常并进行相应处理。
3. 性能优化：对于大规模数据，可以考虑使用更高效的数据处理方式，如使用生成器减少内存占用，或在合适的情况下使用多线程、多进程提高处理速度。