函数转发Stream参数到另一个函数保留引用

Question

我能够编写流处理函数drop(n,s)，它可以扩展到非常大的流。但是当我写另一个函数nth(n,s)，它需要一个流s并将它转发到drop(n,s)时，似乎nth()“保持在流的头部”。这导致OutOfMemoryError为大n。

这是代码：

import scala.annotation.tailrec
import scala.collection.immutable.Stream.cons

object Streams {

  def iterate[A](start: A, f: A => A): Stream[A] =
    cons(start, iterate(f(start), f))

  def inc(n:Int) = n + 1

  def naturals() =
    iterate(1, inc)

  @tailrec def drop[T](n : Int, s : Stream[T]) : Stream[T] =
    if (n <= 0 || s.isEmpty) s
    else drop(n-1, s.tail)

  // @inline didn't seem to help
  def nth[T](n : Int, s : Stream[T]) =
    drop(n,s).head

  def N = 1e7.toInt

  def main(args: Array[String]) {
    println(drop(N,naturals()).head) // works fine for large N
    println(nth(N, naturals())) // results in OutOfMemoryError for N set to 1e7.toInt and -Xmx10m
  }

}

我对这个Java问题的经验：why does this Java method leak—and why does inlining it fix the leak?让我相信，在调用nth()之前，scala生成的s代码在清除drop()方面没有足够的积极性。 Clojure库技巧（Java技巧）（参见链接问题）在这里不起作用，因为所有Scala函数参数都是vals（而不是vars），因此无法分配它们（null）。

如何根据nth()编写可扩展的drop()？

这是2009-2011相关的Scala编译器错误（reduceLeft()实现的foldLeft()）：https://issues.scala-lang.org/browse/SI-2239

我无法从Scala bug票中看出，他们是如何修复它的。在票证中有一个建议，解决它的唯一方法是复制foldLeft()中的reduceLeft()代码。我真的希望这不是答案。

更新：Andrey Tyukin的回答https://stackoverflow.com/a/52209383/156550解决了这个问题。我现在有：

// have to call by name (s) here, otherwise we hold on to head!
def nth[T](n : Int, s : => Stream[T]) =
  drop(n,s).head

并且nth(n,s)很好。

Answer 1

这是一个快速而又脏的解决方案，只需要两个额外的字符：

def nth[T](n : Int, s: => Stream[T]) = drop(n,s).head

以下是没有=>的情况：

• 当流s作为参数传递给nth时，它是对先前由naturals()创建的已存在值的引用。
• 由于.head，drop(n, s)必须将流返回到nth的堆栈框架，因此nth的堆栈框架不能被丢弃，因此nth保持参考s。
• 因为参数s的引用是由nth的堆栈框架保存而drop正在工作时，所有丢弃的前缀实际上都不能被垃圾收集（这是因为Stream保证如果你保持头部并多次迭代它，它将返回相同的结果）。

现在，如果你添加=>，那么会发生以下情况：

• 由于nth，.head的堆栈框架仍然不能被丢弃
• 但是：nth没有提到传递给drop的溪流的头部。它仅包含对产生Stream的thunk的引用。
• thunk本身不占用任何大量内存，并且它不保存对创建的流的头部的任何引用，因此，流的前缀可以被垃圾收集。

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附加说明（迪马的测试案例）：

请注意，如果thunk本身只返回对已存在的Stream的引用，那么行为仍然与没有=>的行为相同。例如，如果您的inc定义如下：

def inc(i: Int): Int = {
  println(System.currentTimeMillis())
  i + 1
}

然后调用

val s = naturals()
nth(10, s)
nth(5, s)

将打印当前时间仅十次（而不是15次）。