這兩天在做高級數據結構（ADS）課程的大作業，內容是做一個推薦系統。我們選取的是C. Wang and D. Blei. Collaborative topic modeling for recommending scientific articles.一文中描述的模型。文章的作者C. Wang在個人主頁上發佈了論文中使用系統的部分代碼，代碼使用C++語言完成的。而我們的系統是用Java搭建的，因此我們需要將C++代碼移植到Java中。
本以爲這是一個簡單的工作，只需要簡單的改寫即可，但沒想到第一次移植的版本跑出來的結果的準確率只有作者程序的1/10。於是我意識到程序改錯了。經過漫長的人工靜態debug，終於把程序改對了。
下面總結一下移植的一點體會：
1．C++程序中使用了GSL（GNU Scientific Libarary）。通過Google，Java下有一個叫JGSL的庫，但是下載下來後，才發現JGSL只實現了GSL的一小部分功能，而且都不是我們這個項目所需要的。考慮到程序中主要需要的是GSL的線性代數模塊，我找到了JAMA這個項目。然而，由於GSL出於效率的考慮，再結合C++語言的種種特性，大量使用了指針和引用，因此我們需要在JAMA中找到合適的方法來處理。例如，對於
gsl_blas_dger(a_minus_b, &v.vector, &v.vector, A);
這樣的代碼，我們可以改寫爲：
A.plusEquals(v.transpose().times(v).timesEquals(a_minus_b));
可以看到，一方面需要理解函數的意義，另一方面，也需要根據庫與庫之間的差異進行改寫，在數學表達式中，向量通常都指列向量，而在JAMA中，是沒有向量的，這時只能通過1×n的矩陣來模擬向量，這樣就會產生行向量和列向量的問題，改寫時需要格外注意。
2．C++中傳遞引用，可以修改變量的值。而Java中雖然也傳遞引用，但卻與C++有着非常大的不同。例如，我們可以改變對象的值，但不能改變對象本身。這就給移植帶來了一定的困難。
3．對對象的隱示修改。
const c_document doc = c->m_docs[j];
likelihood += doc_inference(doc, &theta_v.vector, log_beta, phi, gamma, word_ss, true);
optimize_simplex(gamma, &v.vector, param->lambda_v, &theta_v.vector);
這裏，我們看到在optimize_simplex函數中，傳遞了兩個地址，但實際上，通過查看參數聲明，第一個指針實際上是const類型，所以只有第二個指針可能會在代碼中被修改。
經過閱讀代碼，我們發現，這裏theta_v確實會被修改，因此，在改寫爲Java代碼時，還需要加上額外的一行：
likelihood += doc_inference(corpus.getDoc(j), theta_v, log_beta, phi, gamma, word_ss, true);
optimize_simplex(gamma, v, lambda_v, theta_v);
theta.setMatrix(j, j, 0, num_factors-1, theta_v);
這樣才能保證對theta_v的更新能正確的更新到theta中。
總的來說，在改寫中，一定要特別注意引用類型和指針類型的傳遞，搞清楚哪些會有可能修改傳入對象的值，哪些不會，這樣纔能有針對的改寫爲Java代碼。