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fineqtbull
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for语句中内嵌if语句的副作用

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Scala中的for(... if(...)){}和for(...) if(...){}语句是否是等价的呢?由于for语句的内部实现机制,决定了它们不是等价的。
例1:
scala>  def compress[T](l : List[T]): List[T] = {
     | var r = List(l.first)
     | for(x <- l) if (x != r.last) r = r ::: List(x)
     | r
     | }
compress: [T](List[T])List[T]

scala> compress(List('a, 'a, 'a, 'a, 'b, 'c, 'c, 'a, 'a, 'd, 'e, 'e,
     | 'e, 'e))
res0: List[Symbol] = List('a, 'b, 'c, 'a, 'd, 'e)


例2:
scala>  def compress[T](l : List[T]): List[T] = {
     | var r = List(l.first)
     | for(x <- l if (x != r.last)) r = r ::: List(x)
     | r
     | }
compress: [T](List[T])List[T]

scala> compress(List('a, 'a, 'a, 'a, 'b, 'c, 'c, 'a, 'a, 'd, 'e, 'e, 'e, 'e)
     | )
res1: List[Symbol] = List('a, 'b, 'c, 'c, 'd, 'e, 'e, 'e, 'e)


上述例1得到了正确的结果,而例2却得到了不同的结果,那是为什么呢?那是由于例1的for语句被解释为
l.foreach{x => if(x != r.last) r = r ::: List(x) } 

例2的for语句则被解释为
l.filter(x => x != r.last).foreach{x => r = r ::: List(x)} 

例1中的x != r.last语句中的r每次迭代时都不同,而例2中由于用了filter语句,所以过滤时使用的是同一r的实例,也就是例1是边过滤边计算,而例2是全部过滤好之后再计算,算法不同结果也就不同了。
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评论
14 楼 fineqtbull 2009-10-09  
有一点感触,Scala语言的确很强大,同时包含了面向对象和函数式的功能,不过相比Java或Erlang等较纯粹的语言自身的复杂度也上升了。如果把Scala用在大规模的项目开发中,要是没有很好的编程规范的话,感觉还是很容易出问题的,特别是对于初入门的程序员来说。比如这里提到的for和case的副作用问题,一般初学者是不会意识到的,用测试用例来测的话,又会提高对覆盖率的要求。考虑是否在圈子里把与这些易出现问题相关的帖子集中一下,以方便刚入门者参考。
13 楼 RednaxelaFX 2009-10-09  
我那例子是在2.7.3上试的,但规范里说了match...case的顺序是不确定的,所以在新版本里结果不同也是可接受范围。事实上真像我那例子那样写的话那就是典型的broken code了……||||

fineqtbull 写道
还有night_stalker的例子:
引用
a match {case a if false => b; case c => d} // d  
a match {case a => if(false)b; case c => d} // Unit 

这个例子比较特殊,因该是由于if语句的位置不同而改变了控制流程吧。而且这里使用了返回类型的推断,如果是在实际程序里,我想编译器因该会帮我们找出类型不一致的问题吧。

这里关键是在于,作为guard的if不是结果表达式的一部分,所以不会影响结果的类型;没有匹配的else的if表达式,在Scala里类型就是Unit;Unit跟其它类型unify之后也还是Unit。如果要条件表达式确实有值的话,就要记得加上匹配的else子句。
12 楼 fineqtbull 2009-10-09  
谢谢night_stalker和RednaxelaFX的回复,很详细,一看就懂了 。不过执行结果在我的环境下有些不一致,我猜可能是版本的原因,如下:
Welcome to Scala version 2.7.5.final (Java HotSpot(TM) Client VM, Java 1.6.0_13)
scala> var i = List(1)
i: List[Int] = List(1)

scala> i match {
     |         case List(x) if ((i = List(2, 3), x == 2)._2) => x
     |         case List(x, y) => y
     |         case _ => 0
     |       }
res5: Int = 0


我也想了一下是什么导致了for和case语句的副作用呢?正如前面alanwu所说的,它们都引用了可变变量(var)。比如for的例子:
for(x <- l if (x != r.last)) r = r ::: List(x)

其中x != r.last是匿名函数,它包含了r这个外部可变变量,打破了函数对象的非可变性。
又比如case的例子:
case List(x) if ((i = List(2, 3), x == 2)._2) => x

假设RednaxelaFX的例子成立,则它是引用了可变变量i,并在内嵌if语句中改变了i的值。
还有night_stalker的例子:
引用
a match {case a if false => b; case c => d} // d  
a match {case a => if(false)b; case c => d} // Unit 

这个例子比较特殊,因该是由于if语句的位置不同而改变了控制流程吧。而且这里使用了返回类型的推断,如果是在实际程序里,我想编译器因该会帮我们找出类型不一致的问题吧。
11 楼 RednaxelaFX 2009-10-08  
night_stalker 写道
补充:改成 case `a` ……

呃,码字码到一半去吃饭,回来也没看到你已经回复了 T T
10 楼 RednaxelaFX 2009-10-08  
我下面写的都是在Scala 2.7.3上测试的。没追踪最新版本的动态……

fineqtbull 写道
night_stalker 写道
night_stalker 前天
case 里面的 if 也有类似的现象
case a if b => c 和 case a => if(b)c 也不一样。

ps:从来不用 for 语句 ……

可否详细说明一下,case a if b => c语句在Scala中是被如何解释的,与for的内嵌if语句有何相似之处。

附带问一下,不用for语句是由于性能原因吗?

case里的if也可以有副作用,可能改变被匹配的值;如果if是作为guard嵌在case条件里,那么它要是返回false,就会影响到其它case所匹配到的值;如果if是作为case匹配后的结果表达式的一部分,那么它就算返回false也不会使控制流掉到其它case中。这个是最大的区别。
假如我故意写:
scala> var i = List(1)
i: List[Int] = List(1)

scala> i match {
     |   case List(x) if ((i = List(2, 3), x == 2)._2) => x
     |   case List(x, y) => y
     |   case _ => 0
     | }
res1: Int = 3

就会看到诡异的副作用出现了。

另外一点,把if放在case的条件里,它的意义就是作为pattern的guard,所以不需要else——可以看成是它的“else”就是其它case。但把if作为结果的表达式的一部分的话,没有匹配的else就会影响类型推导,例如:
scala> val a = List(1, 2, 3)
a: List[Int] = List(1, 2, 3)

scala> a match {
     |   case List(x, y, z) if x == 1 => z
     | }
res1: Int = 3

scala> val b = a match {
     |   case List(x, y, z) => if (x == 1) z
     | }
b: Unit = ()

在该拿到值的地方拿到了Unit可就糗大了……||||

fineqtbull 写道
至于HotSpot优化部分没有怎么看懂,好像和由Scalac还是HotSpot来做inline有关系。

有几个方面。首先是说测试性能的计时方式,那帖里有人提出要正确预热再计时。其次是由泛型的类型擦除而带来的类型损失的问题。

关于预热。HotSpot默认是以“混合模式”来执行代码的——先解释执行所有代码,然后在发现“热”的代码时将它们编译为native code来执行。“热”的程度是通过方法被调用的次数,或者方法中的反向控制流(意味着循环)被执行的次数来判断的。HotSpot编译代码需要时间,而这部分时间算在性能测试的计时中比较不合适。而且,虽然HotSpot的JIT编译是以方法为单位,但编译却不一定是在目标方法的入口出发生的,而可能在目标方法执行过程当中发生;这样的话就会用到所谓“栈上替换”(on-stack replacement,OSR)的方式来从解释模式切换到native模式,代码的效率会比在方法入口正常编译的版本要差一些。所以为了得到比较接近现实中长时间运行的程序里的性能特征,正确预热有必要。

关于泛型与类型擦除。Scala编译器在许多时候都能知道可以用JVM支持的primitive type来生成更高效的代码。但由于Java是通过类型擦除来实现泛型的,换句话说在JVM层次上没有对泛型的直接支持,Scala在实现泛型的时候为了能更好的跟Java API整合,也只好用类型擦除法来实现泛型。这意味着Scala编译器拥有足够的类型信息去判断泛型的实际参数类型,但完成编译后,HotSpot却得不到那些信息,所有泛型参数都被替换为Object了。有些inlining如果由Scala编译器来做的话,就能够保持泛型的类型信息,从而输出更高效的代码,减轻HotSpot的负担。

例如说你要是写List(1, 2, 3).map(_ + 1),虽然我们知道_ + 1中的_肯定是Int,应该可以对应到JVM里的int类型,但List.map接收的参数是Function1,而Function1.apply被编译为字节码后的描述符是scala/Function1.apply:(Ljava/lang/Object;)Ljava/lang/Object;,这样primitive type就要被装箱才能完成调用,效率也就低了。当前版本的Scala编译器会为这个_ + 1生成两个apply,一个是int参数类型的,进行实际的加法;另一个是Object参数类型的,把参数拆箱为int之后调用int参数类型的版本。
如果这个lambda由Scala编译器来完成inline的话,上述装箱就可以一定程度上被避免(虽然List还是泛型的所以有些地方还是得装箱)。
9 楼 night_stalker 2009-10-08  
补充:改成 case `a` ……
8 楼 night_stalker 2009-10-08  
case 的 if 子句为 false 时,会往下寻找其他匹配。
但一旦进入了 => 的右边,就不会寻找其他匹配了。
a match {case a if false => b; case c => d} // d
a match {case a => if(false)b; case c => d} // Unit


我觉得 foreach 就够用了 …… 而且 for 翻译后变成 foreach,何苦呢。
for(x <- xs) yield f(x) 的写法也不喜欢 …… 如果是 [ f(x) | x <- xs ] 就好了 ……
7 楼 fineqtbull 2009-10-08  
night_stalker 写道
night_stalker 前天
case 里面的 if 也有类似的现象
case a if b => c 和 case a => if(b)c 也不一样。

ps:从来不用 for 语句 ……

可否详细说明一下,case a if b => c语句在Scala中是被如何解释的,与for的内嵌if语句有何相似之处。

附带问一下,不用for语句是由于性能原因吗?
6 楼 fineqtbull 2009-10-08  
Eastsun 写道
fineqtbull 写道
Eastsun 写道

...

一年多前我在nabble发了一个相关的帖子:
A suggestion to optimize the for loops

好长的帖子呀,总算看完了,受益匪浅,赞一个 真是一石激起千层浪,一下子引出了这么多洋牛,个个功力深厚。看来你的算法在性能上还是被肯定了,不过正如那个帖子中所提到的,有无filter在逻辑上有差别(正如本帖提到的副作用),还是有与旧版本的兼容性问题。至于HotSpot优化部分没有怎么看懂,好像和由Scalac还是HotSpot来做inline有关系。还有一个闭包就对应一个下类这点感触较深,的确听到很多Scala编译慢的怨言,大概就和这有关吧。希望那个帖子中提到的优化方法能反映在Scala将来的版本中,做到正真的在性能上与Java不相上下。

David MacIver 貌似后来也加入了Scala2.8的创作,他对for语句的观点某些方面和我的是一致的;
那个bearfeeder 应该就是lift的作者,他认为“for性能本来就不好,也没必要去优化”,让人很是无语。
不过我怀疑将来版本中对for进行改进的可能性不大,可能有其他我没想到的理由(除了向后兼容性之外)

看来你对Scala还研究挺深的,期待你在论坛中能够发表更多见解 ,让我们这些低年级的能够分享一下前辈的知识。
5 楼 Eastsun 2009-10-07  
fineqtbull 写道
Eastsun 写道

...

一年多前我在nabble发了一个相关的帖子:
A suggestion to optimize the for loops

好长的帖子呀,总算看完了,受益匪浅,赞一个 真是一石激起千层浪,一下子引出了这么多洋牛,个个功力深厚。看来你的算法在性能上还是被肯定了,不过正如那个帖子中所提到的,有无filter在逻辑上有差别(正如本帖提到的副作用),还是有与旧版本的兼容性问题。至于HotSpot优化部分没有怎么看懂,好像和由Scalac还是HotSpot来做inline有关系。还有一个闭包就对应一个下类这点感触较深,的确听到很多Scala编译慢的怨言,大概就和这有关吧。希望那个帖子中提到的优化方法能反映在Scala将来的版本中,做到正真的在性能上与Java不相上下。

David MacIver 貌似后来也加入了Scala2.8的创作,他对for语句的观点某些方面和我的是一致的;
那个bearfeeder 应该就是lift的作者,他认为“for性能本来就不好,也没必要去优化”,让人很是无语。
不过我怀疑将来版本中对for进行改进的可能性不大,可能有其他我没想到的理由(除了向后兼容性之外)
4 楼 fineqtbull 2009-10-07  
Eastsun 写道

...

一年多前我在nabble发了一个相关的帖子:
A suggestion to optimize the for loops

好长的帖子呀,总算看完了,受益匪浅,赞一个 真是一石激起千层浪,一下子引出了这么多洋牛,个个功力深厚。看来你的算法在性能上还是被肯定了,不过正如那个帖子中所提到的,有无filter在逻辑上有差别(正如本帖提到的副作用),还是有与旧版本的兼容性问题。至于HotSpot优化部分没有怎么看懂,好像和由Scalac还是HotSpot来做inline有关系。还有一个闭包就对应一个下类这点感触较深,的确听到很多Scala编译慢的怨言,大概就和这有关吧。希望那个帖子中提到的优化方法能反映在Scala将来的版本中,做到正真的在性能上与Java不相上下。
3 楼 Eastsun 2009-10-07  
按照目前的Scala语言规范,
for(x <- e;if y) z
会被编译器转换为:
e.filter((x1,x2..,xn) => y).foreach{case x => z}

这里调用了filter,会产生一个新的对象,由此会造成一定的性能损失。
按我的理解,更好的方式是将上式转换为:
e.foreach{ case x if y =>z; case _ => }

一年多前我在nabble发了一个相关的帖子:
A suggestion to optimize the for loops
2 楼 night_stalker 2009-10-05  
case 里面的 if 也有类似的现象
case a if b => c 和 case a => if(b)c 也不一样。

ps:从来不用 for 语句 ……
1 楼 alanwu 2009-10-05  
有时候用着用着循环的列表大小变掉了但没注意,导致越界访问。

这里也说明了val的好处,不用担心collection大小会变化。

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    内容概要:本文详细介绍了利用Matlab实现低秩矩阵分解的方法,特别针对图像和信号处理中的杂波去除问题。文中首先解释了为何选择低秩矩阵分解这一方法,即很多实际数据矩阵虽然看起来复杂,但实际上具有低维结构,可以通过分解为低秩矩阵和稀疏矩阵来分别表示主要结构和杂波。接着展示了具体的Matlab代码实现,包括参数设置、初始化、迭代更新规则以及收敛条件的检查。此外,还提供了多个应用场景的具体实例,如处理含噪图像、老照片修复等,并讨论了一些优化技巧,如采用随机SVD提高效率。 适合人群:从事图像处理、信号处理的研究人员和技术开发者,尤其是对低秩矩阵分解感兴趣的学者。 使用场景及目标:适用于需要从含噪数据中提取有用信息的各种场合,如医学影像、遥感图像、音频信号等领域。目的是通过去除杂波,提高数据质量,增强后续分析的有效性和准确性。 其他说明:文中不仅给出了完整的代码示例,还深入探讨了各个步骤背后的数学原理,帮助读者理解算法的工作机制。同时提醒使用者注意处理大规模数据时可能出现的问题及解决方案。

    AGI智能时代2025让DeepSeek更有趣更有深度的思考研究分析报告24页.pdf

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    基于集成模型的LSBoost算法在时间序列预测中的Matlab实现及应用

    内容概要:本文详细介绍了基于集成模型的LSBoost算法在时间序列预测中的应用及其Matlab代码实现。首先解释了LSBoost算法的基本原理,即通过迭代训练一系列弱学习器并将其组合成强学习器,从而提高预测精度。接着展示了具体的Matlab代码实现步骤,包括数据生成与划分、LSBoost训练过程、预测与误差计算等。文中还讨论了实际应用中的注意事项,如滑动窗口机制、特征工程技巧、参数调优策略等。此外,提供了多种改进方法,如加入滞后项和移动平均交叉项、使用递归预测、模型融合等,以应对不同类型的时序数据。 适合人群:对时间序列预测感兴趣的科研人员、工程师和技术爱好者,尤其是有一定Matlab编程基础的人群。 使用场景及目标:适用于需要处理非平稳、波动剧烈的时间序列数据的场景,如电力负荷预测、金融数据分析等。主要目标是帮助读者掌握LSBoost算法的实现方法,提高时间序列预测的准确性和鲁棒性。 其他说明:文中提供的代码和技巧可以帮助读者更好地理解和应用LSBoost算法,同时强调了特征工程和模型融合的重要性。

    永磁同步电机(PMSM)滑模观测器与PLL相位补偿技术解析及应用

    内容概要:本文详细探讨了永磁同步电机(PMSM)控制系统中滑模观测器(SMO)与锁相环(PLL)相结合的技术,尤其关注相位补偿的应用。文中首先介绍了SMO的基本原理及其存在的高频抖动问题,随后提出了通过PLL进行相位补偿的方法,解决了观测波形与实际波形之间的相位滞后问题。通过加入比例积分补偿器,进一步提高了系统的稳定性和精确度。实验结果显示,在加入相位补偿后,观测波形与实际波形基本重合,转速估计更加平稳,三相电流波形也变得圆润对称。 适用人群:从事电机控制研究与开发的工程师和技术人员,尤其是对永磁同步电机控制有一定了解并希望深入理解滑模观测器和PLL相位补偿机制的人士。 使用场景及目标:适用于需要提高PMSM控制系统精度和稳定性的场合,如工业自动化设备、电动汽车驱动系统等。主要目标是解决滑模观测器输出波形与实际波形之间的相位滞后问题,从而提升整个系统的性能。 其他说明:文章提供了详细的代码片段和调试技巧,帮助读者更好地理解和实施相关技术。同时提醒了一些常见的调试陷阱,如补偿量过大导致的过冲现象以及低速时的特殊处理方式。

    MATLAB中基于随机森林算法的数据分类实现与应用

    内容概要:本文详细介绍如何利用MATLAB实现基于随机森林算法的数据分类。主要内容涵盖数据准备、代码实现、模型训练、预测评估及数据更换方法。文中提供了详细的代码解释,包括数据读取、特征提取、随机森林分类器创建、预测和评估分类结果等步骤。此外,还附有运行视频,帮助初学者更好地理解和掌握整个流程。文章强调了随机森林算法的优势及其在处理复杂分类问题中的高效性。 适合人群:具有一定MATLAB基础,希望学习和应用随机森林算法进行数据分类的研究人员和开发者。 使用场景及目标:适用于需要对大量数据进行分类的任务,特别是当数据来源为Excel文件时。目标是通过随机森林算法提高分类准确性,同时提供可视化的特征重要性和分类效果展示。 其他说明:文章不仅提供了完整的代码实现,还包括一些实用的小技巧,如处理缺失值、调整模型参数以防止过拟合、应对类别不平衡等问题。此外,还提到了如何通过特征重要性图表来优化特征选择。

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