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什么是静态类型？它们为什么有用？
按Pierce的话讲：“类型系统是一个语法方法，它们根据程序计算的值的种类对程序短语进行分类，通过分类结果错误行为进行自动检查。”
类型允许你表示函数的定义域和值域。例如，从数学角度看这个定义：
f: R -> N
它告诉我们函数“f”是从实数集到自然数集的映射。
抽象地说，这就是 具体 类型的准确定义。类型系统给我们提供了一些更强大的方式来表达这些集合。
鉴于这些注释，编译器可以 静态地 （在编译时）验证程序是 合理 的。也就是说，如果值（在运行时）不符合程序规定的约束，编译将失败。
一般说来，类型检查只能保证 不合理 的程序不能编译通过。它不能保证每一个合理的程序都 可以 编译通过。
随着类型系统表达能力的提高，我们可以生产更可靠的代码，因为它能够在我们运行程序之前验证程序的不变性（当然是发现类型本身的模型bug！）。学术界一直很努力地提高类型系统的表现力，包括值依赖（value-dependent）类型！
需要注意的是，所有的类型信息会在编译时被删去，因为它已不再需要。这就是所谓的擦除。
Scala中的类型
Scala强大的类型系统拥有非常丰富的表现力。其主要特性有：
参数化多态性 粗略地说，就是泛型编程
（局部）类型推断 粗略地说，就是为什么你不需要这样写代码
val i: Int = 12: Int存在量化 粗略地说，为一些没有名称的类型进行定义
视窗 我们将下周学习这些；粗略地说，就是将一种类型的值“强制转换”为另一种类型
参数化多态性
多态性是在不影响静态类型丰富性的前提下，用来（给不同类型的值）编写通用代码的。
例如，如果没有参数化多态性，一个通用的列表数据结构总是看起来像这样（事实上，它看起来很像使用泛型前的Java）：
scala> 2 :: 1 :: "bar" :: "foo" :: Nil res5: List[Any] = List(2, 1, bar, foo)
现在我们无法恢复其中成员的任何类型信息。
scala> res5.head res6: Any = 2
所以我们的应用程序将会退化为一系列类型转换（“asInstanceOf[]”），并且会缺乏类型安全的保障（因为这些都是动态的）。
多态性是通过指定 类型变量 实现的。
scala> def drop1[A](l: List[A]) = l.tail drop1: [A](l: List[A])List[A] scala> drop1(List(1,2,3)) res1: List[Int] = List(2, 3)
Scala有秩1多态性
粗略地说，这意味着在Scala中，有一些你想表达的类型概念“过于泛化”以至于编译器无法理解。假设你有一个函数
def toList[A](a: A) = List(a)
你希望继续泛型地使用它：
def foo[A, B](f: A => List[A], b: B) = f(b)
这段代码不能编译，因为所有的类型变量只有在调用上下文中才被固定。即使你“钉住”了类型B：
def foo[A](f: A => List[A], i: Int) = f(i)
…你也会得到一个类型不匹配的错误。
类型推断
静态类型的一个传统反对意见是，它有大量的语法开销。Scala通过 类型推断 来缓解这个问题。
在函数式编程语言中，类型推断的经典方法是 Hindley Milner算法，它最早是实现在ML中的。
Scala类型推断系统的实现稍有不同，但本质类似：推断约束，并试图统一类型。
例如，在Scala中你无法这样做：
scala> { x => x }
<console>:7: error: missing parameter type
{ x => x }而在OCaml中你可以：
# fun x -> x;; - : 'a -> 'a = <fun>
在Scala中所有类型推断是 局部的 。Scala一次分析一个表达式。例如：
scala> def id[T](x: T) = x
id: [T](x: T)T
scala> val x = id(322)
x: Int = 322
scala> val x = id("hey")
x: java.lang.String = hey
scala> val x = id(Array(1,2,3,4))
x: Array[Int] = Array(1, 2, 3, 4)类型信息都保存完好，Scala编译器为我们进行了类型推断。请注意我们并不需要明确指定返回类型。
变性 Variance
Scala的类型系统必须同时解释类层次和多态性。类层次结构可以表达子类关系。在混合OO和多态性时，一个核心问题是：如果T’是T一个子类，Container[T’]应该被看做是Container[T]的子类吗？变性（Variance）注解允许你表达类层次结构和多态类型之间的关系：
| 含义 | Scala 标记 | |
| 协变covariant | C[T’]是 C[T] 的子类 | [+T] |
| 逆变contravariant | C[T] 是 C[T’]的子类 | [-T] |
| 不变invariant | C[T] 和 C[T’]无关 | [T] |
子类型关系的真正含义：对一个给定的类型T，如果T’是其子类型，你能替换它吗？
scala> class Covariant[+A] defined class Covariant scala> val cv: Covariant[AnyRef] = new Covariant[String] cv: Covariant[AnyRef] = Covariant@4035acf6 scala> val cv: Covariant[String] = new Covariant[AnyRef] <console>:6: error: type mismatch; found : Covariant[AnyRef] required: Covariant[String] val cv: Covariant[String] = new Covariant[AnyRef] ^
scala> class Contravariant[-A] defined class Contravariant scala> val cv: Contravariant[String] = new Contravariant[AnyRef] cv: Contravariant[AnyRef] = Contravariant@49fa7ba scala> val fail: Contravariant[AnyRef] = new Contravariant[String] <console>:6: error: type mismatch; found : Contravariant[String] required: Contravariant[AnyRef] val fail: Contravariant[AnyRef] = new Contravariant[String] ^
逆变似乎很奇怪。什么时候才会用到它呢？令人惊讶的是，函数特质的定义就使用了它！
trait Function1 [-T1, +R] extends AnyRef
如果你仔细从替换的角度思考一下，会发现它是非常合理的。让我们先定义一个简单的类层次结构：
scala> class Animal { val sound = "rustle" }
defined class Animal
scala> class Bird extends Animal { override val sound = "call" }
defined class Bird
scala> class Chicken extends Bird { override val sound = "cluck" }
defined class Chicken假设你需要一个以Bird为参数的函数：
scala> val getTweet: (Bird => String) = // TODO
标准动物库有一个函数满足了你的需求，但它的参数是Animal。在大多数情况下，如果你说“我需要一个___，我有一个___的子类”是可以的。但是，在函数参数这里是逆变的。如果你需要一个参数为Bird的函数，并且指向一个参数为Chicken的函数，那么给它传入一个Duck时就会出错。但指向一个参数为Animal的函数就是可以的：
scala> val getTweet: (Bird => String) = ((a: Animal) => a.sound ) getTweet: Bird => String = <function1>
函数的返回值类型是协变的。如果你需要一个返回Bird的函数，但指向的函数返回类型是Chicken，这当然是可以的。
scala> val hatch: (() => Bird) = (() => new Chicken ) hatch: () => Bird = <function0>
边界
Scala允许你通过 边界 来限制多态变量。这些边界表达了子类型关系。
scala> def cacophony[T](things: Seq[T]) = things map (_.sound) <console>:7: error: value sound is not a member of type parameter T def cacophony[T](things: Seq[T]) = things map (_.sound) ^ scala> def biophony[T <: Animal](things: Seq[T]) = things map (_.sound) biophony: [T <: Animal](things: Seq[T])Seq[java.lang.String] scala> biophony(Seq(new Chicken, new Bird)) res5: Seq[java.lang.String] = List(cluck, call)
类型下界也是支持的，这让逆变和巧妙协变的引入得心应手。List[+T]是协变的；一个Bird的列表也是Animal的列表。List定义一个操作::(elem
T)返回一个加入了elem的新的List。新的List和原来的列表具有相同的类型：
scala> val flock = List(new Bird, new Bird) flock: List[Bird] = List(Bird@7e1ec70e, Bird@169ea8d2) scala> new Chicken :: flock res53: List[Bird] = List(Chicken@56fbda05, Bird@7e1ec70e, Bird@169ea8d2)
List 同样 定义了::[B >: T](x: B) 来返回一个List[B]。请注意B >:
T，这指明了类型B为类型T的超类。这个方法让我们能够做正确地处理在一个List[Bird]前面加一个Animal的操作：
scala> new Animal :: flock res59: List[Animal] = List(Animal@11f8d3a8, Bird@7e1ec70e, Bird@169ea8d2)
注意返回类型是Animal。
量化
有时候，你并不关心是否能够命名一个类型变量，例如：
scala> def count[A](l: List[A]) = l.size count: [A](List[A])Int
这时你可以使用“通配符”取而代之：
scala> def count(l: List[_]) = l.size count: (List[_])Int
这相当于是下面代码的简写：
scala> def count(l: List[T forSome { type T }]) = l.size
count: (List[T forSome { type T }])Int注意量化会的结果会变得非常难以理解：
scala> def drop1(l: List[_]) = l.tail drop1: (List[_])List[Any]
突然，我们失去了类型信息！让我们细化代码看看发生了什么：
scala> def drop1(l: List[T forSome { type T }]) = l.tail
drop1: (List[T forSome { type T }])List[T forSome { type T }]我们不能使用T因为类型不允许这样做。
你也可以为通配符类型变量应用边界：
scala> def hashcodes(l: Seq[_ <: AnyRef]) = l map (_.hashCode)
hashcodes: (Seq[_ <: AnyRef])Seq[Int]
scala> hashcodes(Seq(1,2,3))
<console>:7: error: type mismatch;
found : Int(1)
required: AnyRef
Note: primitive types are not implicitly converted to AnyRef.
You can safely force boxing by casting x.asInstanceOf[AnyRef].
hashcodes(Seq(1,2,3))
^
scala> hashcodes(Seq("one", "two", "three"))
res1: Seq[Int] = List(110182, 115276, 110339486)