我有以下代码,它应该采用一个函数A => Boolean
(输入类型的通用)并Y[A]
通过链式隐式转换将其转换为通用特征:
val f: Int => Boolean = ??? trait X[A] { def m1: Unit } implicit def toX[A](f: A => Boolean): X[A] = ??? f.m1 // Works trait Y[A] { def m2: Unit } implicit def toY[T, A](x: T)(implicit toX: T => X[A]): Y[A] = ??? f.m2 // Won't compile
不幸的是,最后一行不会编译.
执行以下任何一项更改就足以使代码编译:
转为X
非泛型
转为Y
非泛型
在输出类型(Int => A
)上使用泛型函数替换源类型(在输入类型上是通用函数)
用其他泛型类型替换源类型,例如Option[A]
,Seq[A]
或Array[A]
基于此,我的结论是隐式转换链不起作用,因为源类型(输入类型的泛型函数)是通用的和逆变的,中间和目标类型(X[A]
和Y[A]
)是通用的.
关于如何解决这个问题的任何想法?
更新:最后的代码是缩进来处理不仅用作源类型,由其它类型以及(Option[A]
,Seq[A]
,A
等等).要实现这一点,我们的想法是拥有toX
将每种类型转换为的函数版本X[A]
.然后只需要一个版本toY
.
我想我有一个解决方案,请查看以下代码:
val f: Int => Boolean = _ => true trait X[A] { def m1: Unit } implicit def funcToX[A](f: A => Boolean): X[A] = new X[A] { override def m1: Unit = println("Hello x") } f.m1 // Works trait Y[A] { def m2: Unit } implicit def toY[T[_,_], A](x: T[A, Boolean])(implicit toX: T[A, Boolean] => X[A]): Y[A] = new Y[A] { override def m2: Unit = { x.m1 println("Hello y") } } f.m2 // now works
我在这里使用更高级的kinded类型语法.它是scala语言的高级功能,我没有足够的经验来解释它.转换为Y应适用于任何只需要两个类型参数的类型(并且已定义转换为"toX").
问题是你真的需要转换为Y在参数T上是通用的吗?也许它足以让它接受函数作为参数:
implicit def toY[A](x: A => Boolean)(implicit toX: (A => Boolean) => X[A]) = ???
您可以阅读有关更高级别的类型的更多信息,例如这篇文章:
Scala:更高类型的类型
更新
以下问题作者要求我提出了以下解决方案:
type SingleGenericFun[T] = T => _ val f: SingleGenericFun[Int] = _ > 42 val g: Int = 42 trait X[A] { def m1: Unit } implicit def toX(f: SingleGenericFun[Int]): X[Int] = ??? implicit def toX(x: Int): X[Int] = new X[Int] { override def m1: Unit = println(x) } f.m1 // Works trait Y[A] { def m2: Unit } implicit def toY2[T[_, _], A](x: T[A, _])(implicit toX: T[A, Boolean] => X[A]): Y[A] = new Y[A] { override def m2: Unit = { x.m1 println("Hello y!") } } implicit def toY0[A](x: A)(implicit toX: A => X[A]): Y[A] = new Y[A] { override def m2: Unit = { x.m1 println("Hello y!") } } implicit def toY1[T[_], A](x: T[A])(implicit toX: T[A] => X[A]): Y[A] = new Y[A] { override def m2: Unit = { x.m1 println("Hello y") } } g.m2 f.m2 // Compile
它仍然不是最好的解决方案,因为需要提供3种(甚至更多种)技术上做同样事情的方法,我不知道如何对其进行生成,也不是首先是否可能.