为隐式 Monad 使用 Scala 的定界延续

Question

我正在使用由单子接口定义的某种 DSL。

由于使用一堆 flatMap 应用程序来应用 monad 有点麻烦，而且我发现语法上的理解不是那么漂亮，所以我试图使用定界延续来隐式地混合 monadic 和非 monadic 代码。

它实际上工作正常，但我对这些类型真的不满意，因为我必须将自己限制在可编译的类型“Any”:(。因此稍后使用“Any”和“casting”需要的结果可能会导致运行时错误...

这里是一些将 Scala 中的 Option-Monad 与常规代码混合的示例代码，因此您可以看到我在说什么：

object BO {

  import scala.util.continuations._

  def runOption[C](ctx: => Any @cpsParam[Option[Any],Option[Any]]): Option[C] = {
    val tmp : Option[Any] = reset {
      val x : Any = ctx
      Some(x)
    }
    tmp.asInstanceOf[Option[C]]
  }

  def get[A](value:Option[A]) = shift { k:(A=>Option[Any]) => 
    value.flatMap(k)
  }     

  class CPSOption[A](o:Option[A]) {
    def value = get[A](o)
  }

  implicit def opt2cpsopt[A](o:Option[A]) = new CPSOption(o)

  def test1 = runOption[Int] {
    val x = get(None)
    x
  }

  def test2 = runOption[Int] {
    val x = Some(1).value
    x
  }

  def test3 = runOption[Int] {
    val x = Some(1)
    val y = Some(2)
    x.value + y.value
  }            

  def test_fn(x:Option[Int], y:Option[Int], z:Option[Int]) = runOption[Int] {
    x.value * x.value + y.value * y.value + z.value * z.value
  }            

  def test4 = test_fn(Some(1), Some(2), Some(3))

  def test5 = test_fn(Some(1), None, Some(3))
}

编译代码： $ scalac -P:continuations:enable BO.scala

并在 scala REPL 中进行测试：

scala> import BO._
scala> test4
res0: Option[Int] = Some(14)
scala> test5
res1: Option[Int] = None

Option-Monad 使用 runOption 函数运行（参见测试函数）。在 runOption 中调用的函数可以使用 get 函数或 value 方法从 Option 中获取值。如果值为 None，Monad 将立即停止并返回 None。因此不再需要对 Option 类型的值进行模式匹配。

问题是，我必须在 runOption 中使用“Any”类型，在 get 中使用延续类型。

是否可以在 scala 中使用 rank-n 类型来表达 runOption 和 get ？ 所以我可以写：

def runOption[C](ctx: forall A . => A @cpsParam[Option[A], Option[C]]) : Option[C] = 
  ...

def get[A](value:Option[A]) = shift { k:(forall B . A=>Option[B]) => 
  value.flatMap(k)
}

谢谢！

Answer 1

Scala 没有更高等级的多态性，尽管您可以通过一些扭曲来模拟它（参见here 和here）。好消息是，这里不需要那种火力。试试这些：

def runOption[A](ctx: => A @cps[Option[A]]): Option[A] = reset(Some(ctx))

def get[A](value:Option[A]) = shift { k:(A=>Option[A]) => value flatMap k }

第二次尝试

好的，让我们再试一次，因为您的示例在 runOption 块中使用了多个类型：

object BO {

  import scala.util.continuations._

  def runOption[A](ctx: => A @cps[Option[A]]): Option[A] = reset(Some(ctx))

  def get[A, B](value:Option[A]):A @cps[Option[B]] = shift { k:(A=>Option[B]) => 
    value flatMap k
  }

  class CPSOption[A](o:Option[A]) {
    def value[B] = get[A, B](o)
  }

  implicit def opt2cpsopt[A](o:Option[A]) = new CPSOption[A](o)

  def test1 = runOption {
    val x = get[Int, Int](None)
    x
  }

  def test2 = runOption {
    Some(1).value[Int]
  }

  def test3 = runOption {
    val x = Some(1)
    val y = Some(2)
    x.value[Int] + y.value[Int]
  }

  def test_fn(x:Option[Int], y:Option[Int], z:Option[Int]) = 
    runOption (x.value[Int] * x.value[Int] + 
               y.value[Int] * y.value[Int] + 
               z.value[Int] * z.value[Int])

  def test4 = test_fn(Some(1), Some(2), Some(3))

  def test5 = test_fn(Some(1), None, Some(3))

  def test6 = runOption { val x = Some(1)
                          val y = Some(2)
                          x.value[Boolean] == y.value[Boolean] }
}

不幸的是，如您所见，结果并不理想。由于 Scala 有限的类型推断能力，您需要为 value 的大多数用途提供显式类型参数，并且在任何给定的 runOption 块中，它始终是 same 类型参数每一次使用value--请参阅test_fn 以了解这变得非常可怕的地方。另一方面，您不再需要为 runOption 块提供显式类型参数，但相比之下这是一个很小的胜利。所以这现在是完全类型安全的，但这不是我所说的用户友好，我猜用户友好是这个库的重点。

我仍然坚信 rank-n 类型在这里不适用。如您所见，这里的问题现在是类型重构之一，而 rank-n 类型使重构更加困难，而不是更少！