Question

以下代码打击了堆栈：

val fibs: Stream[BigInt] = BigInt(0) #:: BigInt(1) #:: fibs.zip(fibs.tail).map { n => n._1 + n._2 }.takeWhile(x => x < 4000000).filter(x => x % 2 == 0)

scala> fibs foreach println
0
1
java.lang.StackOverflowError

如果我取出过滤器并将其应用于另一个表达式中的流，如下所示，那很好：

scala> val fibs: Stream[BigInt] = BigInt(0) #:: BigInt(1) #:: fibs.zip(fibs.tail).map { n => n._1 + n._2 }.takeWhile(x => x < 4000000)
fibs: Stream[scala.math.BigInt] = Stream(0, ?)

scala> fibs filter ( x => x % 2 == 0)
res8: scala.collection.immutable.Stream[scala.math.BigInt] = Stream(0, ?)

scala> fibs filter ( x => x % 2 == 0) foreach println
0
2
8
34
144
610
2584
10946
46368
196418
832040
3524578

为什么用第一种方法吹掉堆栈而不是第二种？

Answer 1

问题不在于filter，而在于递归定义，它试图创建和删除序列中的下一个元素。请考虑以下事项。

scala> val fibs: Stream[Int] = 0 #:: 1 #:: fibs.zip(fibs.tail).map(n => n._1 + n._2).filter(_ < 30)
fibs: Stream[Int] = Stream(0, ?)

scala> fibs(8)
res58: Int = 21

scala> fibs(9)
*<massive stack dump>*

正如您所看到的，它不是filter的存在，而是尝试访问过滤器尝试删除的元素。

保持递归Stream定义简单。在定义之外应用过滤器和限制（takeWhile）。

Answer 2

我只能给出一个肤浅的快速回答。

在第一种情况下，您在递归流中包含filter(x => x % 2 == 0)，这会导致您的问题。这就是打印0和1的原因，这在第二个示例中不会发生，因为您在建立序列后进行过滤。 1毕竟不是。

您应该单独定义您的fib流，然后才应用过滤器。

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

val result = fibs.filter(_ % 2 == 0).takeWhile(_ < 4000000)

将筛选器应用于流时的StackOverFlowError

2 个答案: