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类型推断算法
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显示了下面使用的符号
Free type variables (type, unbound): ?T, ?U, ...
Free-type variables (values, unbound): ?a, ?b, ...
type environment (Γ): { x: T, ... }
Type assignment rule (S): { ?T --> T, ... }
Type argument evaluation environment (E): { e -> e', ... }
我们以下面的代码为例:
v = ![]
v.push! 1
print! v
Erg 的类型推断主要使用 Hindley-Milner 类型推断算法(尽管已经进行了各种扩展)。具体而言,类型推断是通过以下过程执行的。术语将在后面解释
- 推断右值的类型(搜索)
- 实例化结果类型
- 如果是调用,执行类型替换(substitute)
- 解决已经单态化的Trait
- 如果有类型变量值,求值/归约(eval)
- 删除链接类型变量(deref)
- 传播可变依赖方法的变化
- 如果有左值并且是Callable,则泛化参数类型(generalize)
- 如果有左值,对(返回值)类型进行泛化(generalize)
- 如果是赋值,则在符号表(
Context
)中注册类型信息(更新)
具体操作如下
第 1 行。Def{sig: v, block: ![]}
获取块类型:
获取 UnaryOp 类型:
getArray 类型: ['T; 0]
实例化: [?T; 0]
(替代,评估被省略)
更新: Γ: {v: [?T; 0]!}
表达式 返回NoneType
: OK
第 2 行 CallMethod {obj: v, name: push!, args: [1]}
获取 obj 类型: Array!(?T, 0)
搜索: Γ Array!(?T, 0).push!({1})
得到: = Array!('T ~> 'T, 'N ~> 'N+1).push!('T) => NoneType
实例化: Array!(?T, ?N).push!(?T) => NoneType
替代(S: {?T --> Nat, ?N --> 0}
): Array!(Nat ~> Nat, 0 ~> 0+1).push!(Nat) => NoneType
评估: Array!(Nat, 0 ~> 1).push!({1}) => NoneType
更新: Γ: {v: [Nat; 1]!}
表达式 返回NoneType
: OK
第 3 行。调用 {obj: print!, args: [v]}
获取参数类型: [[Nat; 1]!]
获取 obj 类型:
搜索: Γ print!([Nat; 1]!)
得到: = print!(...Object) => NoneType
表达式 返回NoneType
: OK
类型变量的实现
类型变量最初在 [ty.rs] 的 Type
中表示如下。它现在以不同的方式实现,但本质上是相同的想法,所以我将以更天真的方式考虑这种实现
RcCell<T>
是 Rc<RefCell<T>>
的包装类型
pub enum Type {
...
Var(RcCell<Option<Type>>), // a reference to the type of other expression, see docs/compiler/inference.md
...
}
类型变量可以通过将实体类型保存在外部字典中来实现,并且类型变量本身只有它的键。但是,据说使用 RcCell
的实现通常更有效(需要验证,来源)
类型变量首先被初始化为 Type::Var(RcCell::new(None))
当分析代码并确定类型时,会重写此类型变量
如果内容直到最后都保持为 None ,它将是一个无法确定为具体类型的类型变量(当场)。例如,具有 id x = x
的 x
类型
我将这种状态下的类型变量称为 Unbound 类型变量(我不知道确切的术语)。另一方面,我们将分配了某种具体类型的变量称为 Linked 类型变量
两者都是自由类型变量(该术语显然以"自由变量"命名)。这些是编译器用于推理的类型变量。它之所以有这样一个特殊的名字,是因为它不同于程序员指定类型的类型变量,例如 id: 'T -> 'T
中的 'T
未绑定类型变量表示为?T
、?U
。在类型论的上下文中,经常使用 α 和 β,但这一种是用来简化输入的
请注意,这是出于一般讨论目的而采用的表示法,实际上并未使用字符串标识符实现
进入类型环境时,未绑定的类型变量 Type::Var
被替换为 Type::MonoQuantVar
。这称为 quantified 类型变量。这类似于程序员指定的类型变量,例如"T"。内容只是一个字符串,并没有像自由类型变量那样链接到具体类型的工具
用量化类型变量替换未绑定类型变量的操作称为__generalization__(或泛化)。如果将其保留为未绑定类型变量,则类型将通过一次调用固定(例如,调用 id True
后,id 1
的返回类型将是 Bool
),所以它必须是概括的
以这种方式,在类型环境中注册了包含量化类型变量的通用定义
概括、类型方案、具体化
让我们将未绑定类型变量 ?T
泛化为 gen
的操作表示。令生成的广义类型变量为 |T: Type| T
在类型论中,量化类型,例如多相关类型 α->α
,通过在它们前面加上 ∀α.
来区分(像 ∀ 这样的符号称为(通用)量词。)
这样的表示(例如∀α.α->α
)称为类型方案。Erg 中的类型方案表示为 |T: Type| T -> T
类型方案通常不被认为是一流的类型。以这种方式配置类型系统可以防止类型推断起作用。但是,在Erg中,在一定条件下可以算是一流的类型。有关详细信息,请参阅 rank2 类型
现在,当在使用它的类型推断(例如,id 1
,id True
)中使用获得的类型方案(例如'T -> 'T(id's type scheme)
)时,必须释放generalize。这种逆变换称为 instantiation。我们将调用操作inst
gen ?T = 'T
inst 'T = ?T (?T ∉ Γ)
重要的是,这两个操作都替换了所有出现的类型变量。例如,如果你实例化 'T -> 'T
,你会得到 ?T -> ?T
实例化需要替换 dict,但为了泛化,只需将 ?T
与 'T
链接以替换它
之后,给出参数的类型以获取目标类型。此操作称为类型替换,将用 subst
表示
此外,如果表达式是调用,则获取返回类型的操作表示为 subst_call_ret
。第一个参数是参数类型列表,第二个参数是要分配的类型
类型替换规则 {?T --> X}
意味着将 ?T
和 X
重写为相同类型。此操作称为 Unification。X
也可以是类型变量
[单独部分] 中描述了详细的统一算法。我们将统一操作表示为"统一"
unify(?T, Int) == Ok(()) # ?T == (Int)
# S为类型分配规则,T为适用类型
subst(S: {?T --> X}, T: ?T -> ?T) == X -> X
# Type assignment rules are {?T --> X, ?U --> T}
subst_call_ret([X, Y], (?T, ?U) -> ?U) == Y
半统一(semi-unification)
统一的一种变体称为半统一(Semi-unification)。这是更新类型变量约束以满足子类型关系的操作 在某些情况下,类型变量可能是统一的,也可能不是统一的,因此称为"半"统一
例如,在参数分配期间会发生半统一 因为实际参数的类型必须是形式参数类型的子类型 如果参数类型是类型变量,我们需要更新子类型关系以满足它
# 如果形参类型是T
f(x: T): T = ...
a: U
# 必须为 U <: T,否则类型错误
f(a)
泛化
泛化不是一项简单的任务。当涉及多个作用域时,类型变量的"级别管理"就变得很有必要了 为了看到层级管理的必要性,我们首先确认没有层级管理的类型推断会导致问题 推断以下匿名函数的类型
x ->
y = x
y
首先,Erg 分配类型变量如下: y 的类型也是未知的,但暂时未分配
x(: ?T) ->
y = x
y
首先要确定的是右值 x 的类型。右值是一种"用途",因此我们将其具体化
但是 x 的类型 ?T
已经被实例化了,因为它是一个自由变量。Yo?T
成为右值的类型
x(: ?T) ->
y = x (: inst ?T)
y
注册为左值 y 的类型时进行泛化。然而,正如我们稍后将看到的,这种概括是不完善的,并且会产生错误的结果
x(: ?T) ->
y(:gen?T) = x(:?T)
y
x(: ?T) ->
y(: 'T) = x
y
y 的类型现在是一个量化类型变量"T"。在下一行中,立即使用 y
。具体的
x: ?T ->
y(: 'T) = x
y(: inst 'T)
请注意,实例化必须创建一个与任何已经存在的(自由)类型变量不同的(自由)类型变量(概括类似)。这样的类型变量称为新类型变量
x: ?T ->
y = x
y(: ?U)
并查看生成的整个表达式的类型。?T -> ?U
但显然这个表达式应该是?T -> ?T
,所以我们知道推理有问题
发生这种情况是因为我们没有"级别管理"类型变量
所以我们用下面的符号来介绍类型变量的层次。级别表示为自然数
# 普通类型变量
?T<1>, ?T<2>, ...
# 具有子类型约束的类型变量
?T<1>(<:U) or ?T(<:U)<1>, ...
让我们再尝试一次:
x ->
y = x
y
首先,按如下方式分配一个 leveled 类型变量: toplevel 级别为 1。随着范围的加深,级别增加 函数参数属于内部范围,因此它们比函数本身高一级
# level 1
x (: ?T<2>) ->
# level 2
y = x
y
首先,实例化右值x
。和以前一样,没有任何改变
x (: ?T<2>) ->
y = x (: inst ?T<2>)
y
这是关键。这是分配给左值y
的类型时的概括
早些时候,这里的结果很奇怪,所以我们将改变泛化算法
如果类型变量的级别小于或等于当前范围的级别,则泛化使其保持不变
gen ?T<n> = if n <= current_level, then= ?T<n>, else= 'T
x (: ?T<2>) ->
# current_level = 2
y(: gen ?T<2>) = x(: ?T<2>)
y
That is, the lvalue y
has type ?T<2>
.
x (: ?T<2>) ->
# ↓ 不包括
y(: ?T<2>) = x
y
y 的类型现在是一个未绑定的类型变量 ?T<2>
。具体如下几行: 但是 y
的类型没有被概括,所以什么也没有发生
x (: ?T<2>) ->
y(: ?T<2>) = x
y (: inst ?T<2>)
x (: ?T<2>) ->
y = x
y (: ?T<2>)
我们成功获得了正确的类型?T<2> -> ?T<2>
让我们看另一个例子。这是更一般的情况,具有函数/运算符应用程序和前向引用
fx, y = id(x) + y
id x = x
f10,1
让我们逐行浏览它
在 f
的推断过程中,会引用后面定义的函数常量 id
在这种情况下,在 f
之前插入一个假设的 id
声明,并为其分配一个自由类型变量
注意此时类型变量的级别是current_level
。这是为了避免在其他函数中泛化
id: ?T<1> -> ?U<1>
f x (: ?V<2>), y (: ?W<2>) =
id(x) (: subst_call_ret([inst ?V<2>], inst ?T<1> -> ?U<1>)) + y
类型变量之间的统一将高级类型变量替换为低级类型变量 如果级别相同,则无所谓
类型变量之间的半统一有点不同 不同级别的类型变量不得相互施加类型约束
# BAD
f x (: ?V<2>), y (: ?W<2>) =
# ?V<2>(<: ?T<1>)
# ?T<1>(:> ?V<2>)
id(x) (: ?U<1>) + y (: ?W<2>)
这使得无法确定在何处实例化类型变量 对于 Type 类型变量,执行正常统一而不是半统一 也就是说,统一到下层
# OK
f x (: ?V<2>), y (: ?W<2>) =
# ?V<2> --> ?T<1>
id(x) (: ?U<1>) + y (: ?W<2>)
f x (: ?T<1>), y (: ?W<2>) =
(id(x) + x): subst_call_ret([inst ?U<1>, inst ?W<2>], inst |'L <: Add('R)| ('L, 'R) -> 'L .AddO)
f x (: ?T<1>), y (: ?W<2>) =
(id(x) + x): subst_call_ret([inst ?U<1>, inst ?W<2>], (?L(<: Add(?R<2>))<2>, ?R<2 >) -> ?L<2>.AddO)
id: ?T<1> -> ?U<1>
f x (: ?T<1>), y (: ?W<2>) =
# ?U<1>(<: Add(?W<2>)) # Inherit the constraints of ?L
# ?L<2> --> ?U<1>
# ?R<2> --> ?W<2> (not ?R(:> ?W), ?W(<: ?R))
(id(x) + x) (: ?U<1>.AddO)
# current_level = 1
f(x, y) (: gen ?T<1>, gen ?W<2> -> gen ?U<1>.AddO) =
id(x) + x
id: ?T<1> -> ?U<1>
f(x, y) (: |'W: Type| (?T<1>, 'W) -> gen ?U<1>(<: Add(?W<2>)).AddO) =
id(x) + x
f(x, y) (: |'W: Type| (?T<1>, 'W) -> ?U<1>(<: Add(?W<2>)).AddO) =
id(x) + x
定义时,提高层次,使其可以泛化
# ?T<1 -> 2>
# ?U<1 -> 2>
id x (: ?T<2>) -> ?U<2> = x (: inst ?T<2>)
如果已经分配了返回类型,则与结果类型统一(?U<2> --> ?T<2>
)
# ?U<2> --> ?T<2>
f(x, y) (: |'W: Type| (?T<2>, 'W) -> ?T<2>(<: Add(?W<2>)).AddO) =
id(x) + x
# current_level = 1
id(x) (: gen ?T<2> -> gen ?T<2>) = x (: ?T<2>)
如果类型变量已经被实例化为一个简单的类型变量, 依赖于它的类型变量也将是一个 Type 类型变量 广义类型变量对于每个函数都是独立的
f(x, y) (: |'W: Type, 'T <: Add('W)| ('T, 'W) -> 'T.AddO) =
id(x) + x
id(x) (: |'T: Type| 'T -> gen 'T) = x
f x, y (: |'W: Type, 'T <: Add('W)| ('T, 'W) -> 'T.AddO) =
id(x) + y
id(x) (: 'T -> 'T) = x
f(10, 1) (: subst_call_ret([inst {10}, inst {1}], inst |'W: Type, 'T <: Add('W)| ('T, 'W) -> 'T .AddO)
f(10, 1) (: subst_call_ret([inst {10}, inst {1}], (?T<1>(<: Add(?W<1>)), ?W<1>) -> ? T<1>.AddO))
类型变量绑定到具有实现的最小类型
# ?T(:> {10} <: Add(?W<1>))<1>
# ?W(:> {1})<1>
# ?W(:> {1})<1> <: ?T<1> (:> {10}, <: Add(?W(:> {1})<1>))
# serialize
# {1} <: ?W<1> or {10} <: ?T<1> <: Add({1}) <: Add(?W<1>)
# Add(?W)(:> ?V) 的最小实现Trait是 Add(Nat) == Nat,因为 Add 相对于第一个参数是协变的
# {10} <: ?W<1> or {1} <: ?T<1> <: Add(?W<1>) <: Add(Nat) == Nat
# ?T(:> ?W(:> {10}) or {1}, <: Nat).AddO == Nat # 如果只有一个候选人,完成评估
f(10, 1) (: (?W(:> {10}, <: Nat), ?W(:> {1})) -> Nat)
# 程序到此结束,所以去掉类型变量
f(10, 1) (: ({10}, {1}) -> Nat)
整个程序的结果类型是:
f|W: Type, T <: Add(W)|(x: T, y: W): T.AddO = id(x) + y
id|T: Type|(x: T): T = x
f(10, 1): Nat
我还重印了原始的、未明确键入的程序
fx, y = id(x) + y
id x = x
f(10, 1)