PLT:说说Evaluation strategy

简介:

Brief                              

  在学习方法/函数时,我们总会接触到 按值传值 和 引用传值 两个概念。像C#是按值传值,但参数列表添加了ref/out后则是引用传值,但奇怪的事出现了

复制代码
namespace Foo{
  class Bar{
    public String Msg{get;set;}
  }
  class Program{
    public static void main(String[] args){
      Bar bar1 = new Bar();
      bar1.Msg = "Hey, man!";
      UpdateProp(bar1);
      Console.WriteLine(bar1.Msg); // Bye!
    }
    static void UpdateProp(Bar bar){
      bar.Msg = "Bye!";
    }
  }
}
复制代码

  Q:UpdateProp明明是按值传值,对bar的修改怎么会影响到main中的bar1呢?

  延伸Q:到底什么是按值传值、引用传值?

  为了解答上述疑问,我们就需要理解求值策略了!

 

What is evaluation strategy?                

  Evaluation Strategy其实就是定义函数/方法的实参应该在何时被计算,并且以什么类型的值作为实参传入到函数/方法内部。

 A programming language uses an evaluation strategy to determine when to evaluate the argument(s) of a function call (for function, also read: operation, method, or relation) and what kind of value to pass to the function.

  那么仅仅是函数调用如 function(a){console.log(a)}({name: 'fsjohnhuang'}) 才关联到Evaluation Strategy吗?Assignment Expression就不涉及到吗?答案是否定的。

复制代码
// Assigment Expression in C
int* pVal;
int val = 1;
pVal = &val;

// 转换为Lisp的形式
(= pVal &val)
复制代码

  可以发现Assignment Expression绝对可以转换为我们熟知的函数调用的形式(前缀表达式),所以各种运算均与Evaluation Strategy有关联。

  以时间为维度,那么就有以下三种类别的求值策略:

  1. Strict/Eager Evaluation,在执行函数前对实参求值(实质上是在构建函数执行上下文前)。

  2. Non-strict Evaluation(Lazy Evaluation),在执行函数时才对实参求值。

  3. Non-deterministic,实参求值时机飘忽。

  另外注意的是,大部分编程语言采用不止一种求值策略。

 

Strict/Eager evaluation                    

  现在绝大部分语言均支持这类求值策略,而我们也习以为常,因此当如Linq、Lambda Expression等延迟计算出现时我们才如此兴奋不已。

  但Strict/Eager Evaluation下还包括很多具体的定义,下面我们来逐个了解。

  Applicative Order (Evaluation)

    Applicative Order又名leftmost innermost,中文翻译为“应用序列”,实际运算过程和Post-order树遍历算法类似,必须先计算完叶子节点再计算根节点,因此下面示例将导致在计算实参时就发生内存溢出的bug。

复制代码
// function definitions
function foo(){
  return false || foo()
}
function test(a, f){
  console.log(a + f)
}
// main thread,陷入foo函数无尽的递归调用中
test(1, foo())
复制代码

  Call-by-value或Scalar

     按值传值也就是我们接触最多的一种求值策略,实际运算过程是对实参进行克隆,然后将副本赋值到参数变量中。

复制代码
function foo(val){
  val = 3
}
var bar = 1
foo(bar)
console.log(bar) // 显示1
// 函数作用域中对实参进行赋值操作,并不会影响全局作用域的变量bar的值。  
复制代码

   那如Brief中C#那种情况到底是啥回事呢?其实问题在于 到底要克隆哪里的“值”了,对于Bar bar = new Bar()而言,bar对应的内存空间存放的是指向 new Bar()内存空间的指针,而因此克隆的就是指针而不是 new Bar()这个对象,也就是说克隆的是实参对应的内存空间存放的“值”。假如我们将Bar定义为Struct而不是Class,则明白C#确实遵循Call-by-value策略。

复制代码
namespace Foo{
  struct Bar{
    public String Msg{get;set;}
  }
  class Program{
    public static void main(String[] args){
      Bar bar1 = new Bar();
      bar1.Msg = "Hey, man!";
      UpdateProp(bar1);
      Console.WriteLine(bar1.Msg); // Hey,man!
    }
    static void UpdateProp(Bar bar){
      bar.Msg = "Bye!";
    }
  }
}
复制代码

  稍微总结一下,Call-by-value有如下特点:

    1. 若克隆的“值”为值类型则为值本身,并且在函数内的任何修改将不影响外部对应变量的值;

    2. 若克隆的“值”为引用类型则为内存地址,并且在函数内的修改将影响外部对应变量的值,但赋值操作则不影响外部对应变量的值。

    注意:由于第2个特点与Call-by-sharing的特点是一样的,因此虽然Java应该属于采用Call-by-sharing策略,但社区还是声称Java采用的是Call-by-value策略。

  Call/Pass-by-reference

    其实Call-by-reference和Call-by-value一样那么容易被人误会,以为把内存地址作为实参传递就是Call-by-reference,其实不然。关键是这个“内存地址”是实参对应的内存地址,而不是实参对应的内存中所存放的地址。C语言木有天然地支持Call-by-reference策略,但可以通过指针来模拟,反而能让我们更好地理解整个求值过程。

复制代码
int i = 1;
int *pI = &i; // &i会获取i对应内存空间的地址,并存放到pI对应的内存空间中

void foo(int *);
void foo(int *pI){
  pI = 2; // 直接操作i对应的内存空间,等同于i = 2
}
int main(){
  foo(pI);
  printf("%s", i); // 返回2
  return 0;
}
复制代码

   内存结构:

   

  而C#可通过在形参上添加ref或out来设置采用Call-by-reference策略,Java和JavaScript就天生不支持也没有提供模拟的方式。

  Call-by-sharing/object/object-sharing

    采用该策略的语言暗示该语言主要基于引用类型而不是值类型。

Call by sharing implies that values in the language are based on objects rather than primitive types, i.e. that all values are "boxed".

    明显Java和受Java影响甚深的JavaScript就是采用这种策略的。

    该策略特点和Call-by-value的个特点一致。

  Call-by-copy-restore(copy in copy out, call-by-value-result, call-by-value-return)

    暂时我还没接触到哪种语言采用了Call-by-copy-restore这种求值策略,它的运算过程主要分为两步:

       1. 如Call-by-value的特点1那样,对实参进行拷贝操作,然后将副本传递到函数体内。重点是,即使实参为引用类型,也对引用所指向的对象进行拷贝,而不是仅拷贝指针而已。

           效果:在函数体内对实参的任何操作(PutValue和Assignment)均不影响外部对应的变量。

       2. 当退出函数执行上下文后,将实参值赋值到外部对应的变量。

复制代码
/*** pseudo code ***/
var a = {}
function foo(a){
  a.name = 'fsjohnhuang'
  console.log('within foo:' + a.name)
  // 线程挂起1000ms
  var sd = +new Date()
  while(+new Date - sd < 1000);
}
// 异步执行foo
var promise = foo.async(a)
while(+new Date - sd < 100);

// 未退出foo的执行上下文时,访问a.name,返回undefined
console.log(a.name)
if (promise.done){
  // 退出foo的执行上下文时,返回a.name,返回'fsjohnhuang'
  console.log(a.name)
}
复制代码

  Partial evaluation

     即是部分实参在进入函数执行上下文前将不参与求值操作。示例如下:

复制代码
var freeVar = {type: 'freeVar'}
function getName(){
  return freeVar
}
function print(msg, fn){
  console.log(msg + fn())
}

// 调用print时getName将不会被马上求值
print('Hi,', getName)
复制代码

     可以看到上述print函数调用时不会马上对getName实参求值,但会马上对'Hi,'进行求值操作。而需要注意的地方是,由于getName是延迟计算,若函数体内存在自由变量(如freeVar),那么后续的每次计算结果均有可能不同(也就是side effect)。

 

Non-strict evaluation(lazy-evaluation/calculation)    

  Non-strict Evaluation是指在执行函数体的过程中,需要用到该实参才进行运算的策略。还记得逻辑运算符(||,&&)的短路运算(short-circuit evaluation)吗?这个就是延迟计算其中一个实例。

  下面我们一起来了解4种延迟计算策略吧!

  Normal Order (Evaluation)

    Normal Order又名leftmost outermost,中文翻译为“正常序列”,一般通过与Applicative Order作对比来理解效果较好。还记得Applicative Order可能会引起内存溢出的问题吗?那是因为Applicative Order会不断地对AST中层数最深的可规约表达式节点优先求值的缘故,而Normal Order则采用计算完AST中层数最浅的可规约表达式节点即可。

复制代码
/ function definitions
function foo(){
  return false || foo()
}
function test(a, f){
  console.log(a + f)
}
// main thread, 显示 "1false"
test(1, foo())
复制代码

  Call-by-name

    这种延迟计算策略十分容易明白,计算过程就是在执行函数体时,遇到需计算实参表达式时才执行运算。注意点:

    1. 每次在执行实参表达式时均会执行运算;

    2. 若实参的运算过程为计算密集型或阻塞性操作时,则会阻塞函数体后续命令的执行。(这时会可通过Thunk對Call-by-name进行优化)

  Call-by-need

    其实就是Call-by-name + Memoized,就是第一计算实参表达式时,在返回计算结果的同时内部自动保存该结果,当下次执行实参表达式计算时直接返回首次计算的结果。注意点:

    1. 该策略仅适用于pure function的实参,存在free variable则会导致无法确保每次的求值结果都一样。

  Call-by-macro-expansion

    在Clojure中使用macro时则就是采用Call-by-macro-expansion策略,会执行expansion阶段對函数体内的实参表达式替换为macro所定义的表达式,然后在进行运算。

 

Non-deterministic strategies                

  另外由于实参的运算时机具有不确定性,因此下面的策略不能归入Strict和Non-strict求值策略中。

  Call-by-future

    这是一个并发求值策略,就是将求值操作委托给future,并由后续的promise去完成求值操作,然后调用者则通过future获取求值结果。注意点:

    1. 求值操作可能发生在future刚创建时,也有可能调用future获取结果时才求值。

 

Conclusion                                                                           

  上述是查阅各资料后,對几类求值策略的理解,若有纰漏请大家指正,谢谢!

  尊重原创,转载请注明来自:http://www.cnblogs.com/fsjohnhuang/p/4700102.html 肥仔John^_^

 

Thanks                            

https://en.wikipedia.org/wiki/Evaluation_strategy

http://stackoverflow.com/questions/8848402/whats-the-difference-between-call-by-reference-and-copy-restore

https://en.wikipedia.org/wiki/Thunk#Call_by_name

http://blog.csdn.net/institute/article/details/23750307

http://www.cnblogs.com/leowanta/articles/2958581.html

http://blog.csdn.net/sk__________________/article/details/12848597

http://dmitrysoshnikov.com/ecmascript/chapter-8-evaluation-strategy/

如果您觉得本文的内容有趣就扫一下吧!捐赠互勉!

分类: PLT
0
0
« 上一篇: JS魔法堂:再识instanceof
» 下一篇: bash魔法堂:History用法详解
posted @ 2015-08-05 23:49 ^_^肥仔John 阅读( 544) 评论( 1) 编辑 收藏
  
#1楼 2015-12-09 12:44 深蓝医生  
好文
相关文章
|
监控
DFNet: Enhance Absolute Pose Regression withDirect Feature Matching
DFNet: Enhance Absolute Pose Regression withDirect Feature Matching
147 0
|
数据可视化 算法 数据挖掘
Evaluation of Clustering|学习笔记
快速学习 Evaluation of Clustering
Evaluation of Clustering|学习笔记
|
运维 安全 数据挖掘
Outlier and Outlier Analysis|学习笔记
快速学习 Outlier and Outlier Analysis
Outlier and Outlier Analysis|学习笔记
|
运维 算法 数据挖掘
Outlier Detection Methods|学习笔记
快速学习 Outlier Detection Methods
Outlier Detection Methods|学习笔记
|
机器学习/深度学习
Re11:读论文 EPM Legal Judgment Prediction via Event Extraction with Constraints
Re11:读论文 EPM Legal Judgment Prediction via Event Extraction with Constraints
Re11:读论文 EPM Legal Judgment Prediction via Event Extraction with Constraints
|
机器学习/深度学习
COVID-19 Cases Prediction (Regression)(一)
COVID-19 Cases Prediction (Regression)
526 0
COVID-19 Cases Prediction (Regression)(一)
|
机器学习/深度学习 异构计算
COVID-19 Cases Prediction (Regression)(二)
COVID-19 Cases Prediction (Regression)
460 0
COVID-19 Cases Prediction (Regression)(二)
成功解决matplotlib\axes\_axes.py:6462: UserWarning: The 'normed' kwarg is deprecated, and has been repla
成功解决matplotlib\axes\_axes.py:6462: UserWarning: The 'normed' kwarg is deprecated, and has been repla