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我有时发现自己想在 Scala 中对无限流执行嵌套迭代以进行理解，但指定循环终止条件可能有点棘手。有没有更好的方法来做这种事情？

我想到的用例是我不一定预先知道我正在迭代的每个无限流需要多少元素（但显然我知道它不会是无限的）。假设每个流的终止条件可能以某种复杂的方式依赖于 for 表达式中其他元素的值。

最初的想法是尝试将流终止条件编写为for表达式中的if过滤器子句，但是在循环嵌套无限流时会遇到麻烦，因为无法短路第一个无限流上的迭代，最终导致 OutOfMemoryError。我理解为什么会这样，考虑到表达式如何映射到map、flatMap和withFilter方法调用——我的问题是是否有更好的习惯来做这种事情（也许根本不涉及理解）。

为了给出一个有点人为的例子来说明刚刚描述的问题，考虑以下（非常天真的）代码来生成数字 1 和 2 的所有配对：

val pairs = for {
  i <- Stream.from(1) 
  if i < 3 
  j <- Stream.from(1) 
  if j < 3
} 
yield (i, j)

pairs.take(2).toList 
// result: List[(Int, Int)] = List((1,1), (1,2)) 

pairs.take(4).toList
// 'hoped for' result: List[(Int, Int)] = List((1,1), (1,2), (2,1), (2,2))
// actual result:
//  java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space
//      at scala.collection.immutable.Stream$.from(Stream.scala:1105)

显然，在这个简单的示例中，可以通过将if过滤器移动到对原始流的takeWhile方法调用来轻松避免该问题，如下所示：

val pairs = for {
  i <- Stream.from(1).takeWhile(_ < 3) 
  j <- Stream.from(1).takeWhile(_ < 3) 
}    
yield (i, j)

但是为了这个问题的目的，想象一个更复杂的用例，其中流终止条件不能轻易移动到流表达式本身。

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一种可能性是包装Stream到您自己的处理filter方式不同的类中，在这种情况下，如takeWhile：

import scala.collection._
import scala.collection.generic._

class MyStream[+A]( val underlying: Stream[A] ) {
  def flatMap[B, That](f: (A) => GenTraversableOnce[B])(implicit bf: CanBuildFrom[Stream[A], B, That]): That = underlying.flatMap(f);

  def map[B, That](f: (A) ⇒ B)(implicit bf: CanBuildFrom[Stream[A], B, That]): That = underlying.map(f);

  def filter(p: A => Boolean): Stream[A] = underlying.takeWhile(p);
  //                                       ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
}

object MyStream extends App {
  val pairs = for {
    i <- new MyStream(Stream.from(1))
    if i < 3
    j <- new MyStream(Stream.from(1))
    if j < 3
  } yield (i, j);

  print(pairs.toList);
}

这打印List((1,1), (1,2), (2,1), (2,2))。

于 2012-12-25T16:32:30.887 回答
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我已经调整了 Petr 的建议以提出我认为更普遍可用的解决方案，因为它不会限制if过滤器在 for 理解中的定位（尽管它有更多的语法开销）。

这个想法再次将底层流封装在一个包装器对象中，它在不修改的情况下委托flatMap,map和filter方法，但首先将takeWhile调用应用到底层流，谓词为!isTruncated，其中isTruncated是属于包装器对象的字段。在任何时候调用truncate包装对象都会翻转isTruncated标志并有效地终止对流的进一步迭代。这在很大程度上依赖于takeWhile对底层流的调用是延迟评估的事实，因此在迭代后期执行的代码可能会影响其行为。

|| s.truncate缺点是您必须通过附加到过滤器表达式（s对包装流的引用在哪里）来保留对您希望能够在迭代中截断的流的引用。您还需要确保reset在流中的每次新迭代之前调用包装器对象（或使用新的包装器对象），除非您知道重复迭代每次的行为都相同。

import scala.collection._
import scala.collection.generic._

class TruncatableStream[A]( private val underlying: Stream[A]) {
  private var isTruncated = false;

  private var active = underlying.takeWhile(a => !isTruncated)

  def flatMap[B, That](f: (A) => GenTraversableOnce[B])(implicit bf: CanBuildFrom[Stream[A], B, That]): That = active.flatMap(f);

  def map[B, That](f: (A) => B)(implicit bf: CanBuildFrom[Stream[A], B, That]): That = active.map(f);

  def filter(p: A => Boolean): Stream[A] = active.filter(p);

  def truncate() = {
    isTruncated = true
    false
  }

  def reset() = {
    isTruncated = false
    active = underlying.takeWhile(a => !isTruncated)
  }
}

val s1 = new TruncatableStream(Stream.from(1))
val s2 = new TruncatableStream(Stream.from(1))

val pairs = for {
  i <- s1

  // reset the nested iteration at the start of each outer iteration loop 
  // (not strictly required here as the repeat iterations are all identical)
  // alternatively, could just write: s2 = new TruncatableStream(Stream.from(1))  
  _ = _s2.reset()      

  j <- s2
  if i < 3 || s1.truncate
  if j < 3 || s2.truncate
} 
yield (i, j)

pairs.take(2).toList  // res1: List[(Int, Int)] = List((1,1), (1,2))
pairs.take(4).toList  // res2: List[(Int, Int)] = List((1,1), (1,2), (2,1), (2,2))

毫无疑问，这可以改进，但这似乎是解决问题的合理方法。

于 2012-12-26T17:31:08.747 回答