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类型和多态基础 课程内容： 什么是静态类型？它们为什么有⽤？ Scala 中的类型 参数化多态性 类型推断 变性 Variance 边界 量化 什么是静态类型？它们为什么有⽤？ Pierce的话讲：“类型系统是⼀个语法⽅法，它们根据程序计算的值的种类对程序短 语进⾏分类，通过分类结果错误⾏为进⾏⾃动检查。” 类型允许你表⽰函数的定义域和值域。例如，从数学⾓度看这个定义： f: R - N 它告诉我们函数“f”是从实数集到⾃然数集的映射。 抽象地说，这就是 具体 类型的准确定义。类型系统给我们提供了⼀些更强⼤的⽅式 来表达这些集合。 鉴于这些注释，编译器可以 静态地 （在编译时）验证程序是 合理 的。也就是说，如 果值 （在运⾏时）不符合程序规定的约束，编译将失败。 ⼀般说来，类型检查只能保证 不合理 的程序不能编译通过。它不能保证每⼀个合理 的程序都 可以 编译通过。 随着类型系统表达能⼒的提⾼，我们可以⽣产更可靠的代码，因为它能够在我们运⾏ 程序之前验证程序的不变性 （当然是发现类型本⾝的模型bug ！）。学术界⼀直很努 ⼒地提⾼类型系统的表现⼒，包括值依赖 （value-dependent ）类型 ！ 需要注意的是，所有的类型信息会在编译时被删去，因为它已不再需要。这就是所谓 的擦除。 Scala中的类型 Scala强⼤的类型系统拥有⾮常丰富的表现⼒。其主要特性有： 参数化多态性 粗略地说，就是泛型编程 （局部）类型推断 粗略地说，就是为什么你不需要这样写代码val i: Int = 12: Int 存在 化 粗略地说，为⼀些没有名称的类型进⾏定义 视窗 我们将下周学习这些；粗略地说，就是将⼀种类型的值“强制转换”为另⼀ 种类型 参数化多态性 多态性是在不影响静态类型丰富性的前提下，⽤来 （给不同类型的值）编写通⽤代码 的。 例如，如果没有参数化多态性，⼀个通⽤的列表数据结构总是看起来像这样 （事实 上，它看起来很像使⽤泛型前的Java ）： scala 2 :: 1 :: bar :: foo :: Nil res5: List[Any] = List(2 1 bar foo) 现在我们⽆法恢复其中成员的任何类型信息。 scala res5.head res6: Any = 2 所以我们的应⽤程序将会退化为⼀系列类型转换 （“asInstanceOf[]” ），并且会缺乏类 型安全的保障 （因为这些都是动态的）。 多态性是通过指定 类型变量 实现的。 scala def drop1[A](l: List[A]) = l.tail drop1: [A](l: List[A])List[A] scala drop1(List(1 2 3)) res1: List[Int] = List(2 3) Scala有秩1多态性 粗略地说，这意味着在Scala 中，有⼀些你想表达的类型概念“过于泛化” 以⾄于编译器 ⽆法理解。假设你有⼀个函数 def toList[A](a: A) = List(a) 你希望继续泛型地使⽤它： def foo[A B](f: A = List[A] b: B) = f(b) 这段代码不能编译，因为所有的类型变量只有在调⽤上下⽂中才被固定。即使你“钉 住” 了类型B： def foo[A](f: A = List[A] i: Int) = f(i) …你也会得到⼀个类型不匹配的错误。 类型推断 静态类型的⼀个传统反对意见是，它有⼤量的语法开销。Scala通过 类型推断 来缓解 这个问题。 在函数式编程语⾔中，类型推断的经典⽅法是 Hindley Milner算法，它最早是实现在 ML 中的。 Scala类型推断系统的实现稍有不同，但本质类似：推断约束，并试图统⼀类型。 例如，在Scala 中你⽆法这样做： scala { x = x } console:7: error: missing parameter type { x = x } ⽽在O aml 中你可以： # fun x - x;; - : a - a = fun 在Scala 中所有类型推断是 局部的 。Scala⼀次分析⼀个表达式。例如： scala def id[T](x : T)