Scala中斐波那契流中的OutOfMemoryError

Question

当我这样定义fib 时（1）：

def fib(n: Int) = {
  lazy val fibs: Stream[BigInt] = 0 #:: 1 #:: fibs.zip(fibs.tail).map{n => n._1 + n._2}
  fibs.drop(n).head
}

我收到一个错误：

scala> fib(1000000)
java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space

另一方面，这很好用 (2)：

def fib = {
  lazy val fibs: Stream[BigInt] = 0 #:: 1 #:: fibs.zip(fibs.tail).map{n => n._1 + n._2}
  fibs
}

scala> fib.drop(1000000).head
res17: BigInt = 195328212...

此外，如果我通过以下方式更改流定义，我可以在函数内调用drop(n).head，并且也不会出现任何错误（3）：

def fib(n: Int) = {
  lazy val fibs: (BigInt, BigInt) => Stream[BigInt] = (a, b) => a #:: fibs(b, a+b)
  fibs(0, 1).drop(n).head
}

scala> fib(1000000)
res18: BigInt = 195328212...

您能否解释 (1)、(2) 和 (3) 之间的相关区别？为什么（2）有效，而（1）无效？为什么我们不需要将drop(n).head 移出（3）中的函数？

Answer 1

在第一种情况下，在计算元素编号n 时，存在对fibs 流开头的引用——因此从0 到1000000 的所有值都必须保存在内存中。这是OutOfMemoryError的来源。

在第二种情况下，不会在任何地方保留对流开头的引用，因此可以对项目进行垃圾收集（一次只能将一个项目保存在内存中）。

在第三种情况下，对流开头的引用在任何地方都不明确存在（它可以在丢弃下一个值时被垃圾收集）。但是，如果我们将其更改为：

def fib(n: Int) = {
  lazy val fibs: (BigInt, BigInt) => Stream[BigInt] = (a, b) => a #:: fibs(b, a+b)
  val beg = fibs(0, 1)
  beg.drop(n).head
}

然后OutOfMemoryError会再次出现。