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我有一个例子，我不确定我是否理解 R 中的作用域，也不认为它在做正确的事情。该示例由 J. Fox 修改自“An R and S-PLUS Companion to Applied Regression”

> make.power = function(p) function(x) x^p
> powers = lapply(1:3, make.power)
> lapply(powers, function(p) p(2))

我在列表中所期望的三个函数分别计算恒等函数、平方函数和立方函数，但它们都将它们的参数立方化。如果我不使用 lapply，它会按预期工作。

> id = make.power(1)
> square = make.power(2)
> cube = make.power(3)
> id(2)
[1] 2
> square(2)
[1] 4
> cube(2)
[1] 8

我是唯一一个觉得这令人惊讶或不安的人吗？是否有一个深刻的令人满意的理由？谢谢

PS：我在 Google 和 SO 上进行了搜索，但是，可能由于与此问题相关的关键字的普遍性，我空手而归。

PPS：这个例子的动机是包 quickcheck 中的一个真正的错误，而不是纯粹的好奇。我有一个解决该错误的方法，感谢您的关注。这是关于学习的东西。

当然，在发布问题后，我想到了一个可以澄清问题的不同示例。

> p = 1
> id = make.power(p)
> p = 2
> square = make.power(p)
> id(2)
[1] 4

p 与隐藏在 lapply 中的循环变量具有相同的作用。p 由一个方法传递，在这种情况下，该方法看起来像对 make.power 的引用。Make.power 不评估它，只是保留一个指向它的指针。我在正确的轨道上吗？

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这解决了问题

make.power = function(p) {force(p); function(x) x^p}
powers = lapply(1:3, make.power)
lapply(powers, function(p) p(2))

这个问题是函数参数作为“承诺”传递，直到它们被实际使用才被评估。p在这里，因为您在调用时从未实际使用过make.power()，所以它作为指向传递给函数的变量的承诺保留在新创建的环境中。当您最终调用powers()时，最终会评估该承诺，并且 的最新值p将来自lapply. 因此，您所有的函数都是立方的。

这里force()强制评估承诺。这允许每个新创建的函数对 的特定值具有不同的引用p。

于 2015-01-31T01:25:25.600 回答