类型算数表达式的值 import java.util.Stack; class Calculator { final static Stack opStack = new...{ // transfer the string format from infix to suffix String suffix = transferToSuffix...format from infix to suffix * @param expr - String in the form of infix * @return String in...the form of suffix */ private static String transferToSuffix(String expr){ char[] arr...[] args){ String exp = "1+2* (3+4)"; String postfix = transferToSuffix(exp);
scala标准库提供了一个Either类型，它可以说是Option的升级版。...与Option相同，Either也有两种状态：Left和Right，分别对应Option的None和Some，不同的是Left可以返回一个值。我们通常用这个值来表述异常信息。...scalaz也提供了自己版本的Either，并用\/来分辨表示，以及两种状态-\/和\/-。我想scalaz特别提供\/是有原因的：\/不单是一种类型，它是一种type class。.../实现了map和flatMap： /** Map on the right of this disjunction. */ def map[D](g: B => D): (A \/ D) =...\/type class为任何类型提供了注入方法left和right: scalaz.syntax/EitherOps.scala final def left[B]: (A \/ B) =
上节我们介绍了新的数据类型Option：一个专门对付异常情况出现时可以有一致反应所使用的数据类型。...我们先看看Eigher的框架设计： 1 trait Either[+E,+A] 2 case class Left[+E](value: E) extends Either[E,Nothing...] 3 case class Right[+A](value: A) extends Either[Nothing,A] 以上可见Either需要处理两个类型E和A：E代表异常类型，A代表计算类型。...=> Right(a) 12 } 还是由于Either这种类型的管子里只能存一个元素，所以操作函数的实现比较直接简单：用类型匹配和递归算法就行了。...> Left(e) 4 case (Left(e:String), _) => Left(e) 5 case (Right(a),Right(b)) => Right
备注 不需要给出值或者变量的类型，可以从你用来初始化它的表达式推断出来．只声明值或者变量但不做初始化会报错： scala> val str: String :11: error: only...默认参数和带名参数 我们在调用某些函数时并不显示的给出所有参数值，对于这些函数我们可以使用默认参数： def decorate (str : String, left : String = "[" ,...right : String = "]") { left + str + right } 这个函数带有两个参数，left 和 right，带有默认值 [ 和 ]: decorate("Hello...Nothing．这在if/else表达式中很有用．如果一个分支的类型是Nothing，那么 if/else 表达式的类型就是另一个分支的类型: if (x > 0) { sqrt(x) } else...{ throw new IllegalArgumentException("x should not be negative") } 第一个分支的类型是Double，第二个分支的类型是Nothing
） Functor 能够把普通函数map over到一个具有context的值 fmap :: (Functor f) => (a -> b) -> f a -> f b 用来解决context相关计算中最简单的场景...Just 1 fmap登场： > fmap (+1) (Just 1) Just 2 Applicative 在Functor之上的增强，能够把context里的函数map over到一个具有context...所以forall a b. m a -> (a -> m b) -> m b是说，对于任意的类型变量a和b，>>=函数的类型是m a -> (a -> m b) -> m b。...= g ≡ m >>= (\x -> f x >>= g) 单位元的性质看起来不很明显，可以借助Kleisli composition转换成更标准的形式： -- | Left-to-right Kleisli...-- 中间失败 > Just (+1) (Nothing (Just (+3) Just 0)) Nothing 也符合预期，纯Applicative运算似乎已经满足需要了。
我们在上一篇的讨论里笼统地解释了一下scalaz-stream核心类型Process的基本情况，不过大部分时间都用在了介绍Process1这个通道类型。...先看看这几个类型在scalaz-stream里的定义： case class Emit[+O](seq: Seq[O]) extends HaltEmitOrAwait[Nothing, O] with...scalaz-stream可以在输出O类型元素的过程中进行可能含副作用的F类型运算。...，但表达式Emit(...)里没有任何Task的影子，这个无法满足我们对Source的需要。...，而且表达式里还包含了Task运算。
Expr class Sum(val left: Expr, val: Right: Expr): Expr fun eval(e: Expr): Int = when (e) { is Num...-> eval(e.left) + eval(e.right) // OK } 在 Java 中，如果只写 class A，则作为一个内部类，会默认保存外部类的一个引用，而在 Kotlin 中...当只使用 Kotlin（而不需要从字节码层面被 Java 使用）时，那么没有理由使用 Array，应该始终使用 List Nothing 是 Kotlin 中的底层类型，Nothing 可以看做是任何类型的子类...() 是 Nothing，Nothing 可以看做是任何类型的子类 ?...最简单的、也是唯一的一个 Nothing? 类型是 null 常量 类型后面加 ! 例如 String!
Scala中的类型 Scala强大的类型系统让我们可以使用更具有表现力的表达式。...先看个代码： Map> m = new HashMap>(); 是啊, 这简直太长了...于是,你在java 7之后可以这样写了: Map> m = new HashMap(); 钻石运算符通常用于简化创建带有泛型对象的代码，可以避免运行时...= TypeSystem.Operator("×", Array(left, right)) val myenv: TypeSystem.Env = TypeSystem.EmptyEnv...++ Array( Identifier("pair") -> TypeSystem.Function(left, TypeSystem.Function(right
Maybe Monad用来处理是否为空的判断逻辑。它有2个具体的类型：Just和Nothing。 Just(value)表示有值时的容器。 Nothing()表示没有值时的容器。...它也有2个具体的类型：Left和Right。 Left(a)包含一个可能的错误消息或抛出的异常对象。 Right(b)包含一个成功值。..._value; } static left(a) { return new Left(a); } static right(a) { return...Either.right(val) : Either.left(val); } static of(a) { return Either.right(a);...");// left说明是小于0的 } } // right的话 不会执行orElse里面的函数 isLT0(1).orElse(val=>Either.of(-val)).value;// 1
println(it) } //如果小括号里什么都没有，可以删掉小括号 args.forEach { println(it)} //如果传入的这个函数和需要接收的Lambda表达式类型一样，那么进一步简化...when表达式 加强版 switch，支持任意类型 支持春表达式条件分支(类似 if) 表达式与完备性 fun main(args: Array) { val x=99...:return findTreNode(root.right,value) } 闭包 函数运行的环境 它持有函数运行的状态 函数内部可以定义函数 函数内部也可以定义类 val String="HelloWord...ArrayList,会发现 其中 Typealias 相当与为类型起新名称 我们在上面Map中用到了 ”“ to “” Var pair="" val map = HashMap<String, String...您可以使用Nothing来表示“一个永不存在的值”：例如，*如果函数的返回类型为Nothing，则表示该函数永不返回（总是引发异常）。
二.变量类型 name :: String name = "ayqy" ::读作“类型为”（has type），告诉编译器变量name是String类型（即[Char]类型）的 另外，类型的首字母都是大写的...的类型是一个接受Show类型参数，返回String的函数。...例如： data Maybe a = Nothing | Just a 其中，a是类型参数，Maybe不是类型，而是类型构造器，具体的Maybe xxx才是类型，Nothing和Just xxx都是该类型的值...in ‘GHC.Base’ data Either a b = Left a | Right b -- Defined in ‘Data.Either’ 应用场景上，Maybe用来表示可能出错的结果...Nothing，没有第三种结果 单看异常处理的场景，Either更强大一些，一般把失败原因放到Left a，成功结果放到Right b，形式上与Maybe非常像，但Left a可以携带任意信息，相比之下
在Kotlin中，每个变量或表达式都有一个确定的类型，例如Int、String、Boolean等，类型可以是可空的或非空的，例如 `String?` 或 `String`。...例如：Map接口的put方法需要两个类型参数，如果我们只需要存储键而不需要存储值，就可以使用Void类作为类型参数 ``` Map map = new HashMap()...，Kotin 源码中 throw 表达式的返回值类型是 Nothing。...throw 这个表达式的返回值是 Nothing 类型。而既然 Nothing 是所有类型的子类型，那么它当然是可以赋值给任意其他类型的。...- 正是因为 Kotlin 在类型系统中加入了 Unit、Nothing 这两个类型，才让大部分无法产生值的**语句**摇身一变，成为了**表达式**。
//> res1: List[String] = List(1, 2, 3, oh,no...) 3 err1.map(_.toString).onError { case e => Stream.emit...(4), Right(5), Right(6), Right(1), Right(2), Right(3), Left(java.lang.Exception: oh,no...))...readAll返回结果类型是Byte，我们要用个transducer把Byte转成String，这些转换函数可以在text对象里发现。...text.utf8Decode的函数类型如下： /** Converts UTF-8 encoded byte stream to a stream of `String`. */ def utf8Decode...))(implicit F: Effect[F]): Sink[F, Byte] = {...} writeAll的结果类型是Sink[F,Byte]，代表输入是Stream[F,Byte]，所以我们必须用
我们说Monad是个最有概括性（抽象性）的泛函数据类型，它可以覆盖绝大多数数据类型。...和map2都是正宗的在高阶数据类型结构内的函数施用，但flatMap的函数是 A=>M[B]，会破坏结果的结构。...case Left(e) => Left(e) 7 } 8 } 9 } 10 def validateName(name: String): Either[...(phone: String): Either[String,String] 这三个验证函数都返回Either类型。...Validation[E,Nothing] 3 case class success[A](a: A) extends Validation[Nothing,A] Validation类型的Failure
例子//抽象类表达式，通过map键值对，获取变量的值abstract class Expression { public abstract int interpreter(Map var) { int result = left.interpreter(var) - right.interpreter(var);..., Expression right) { super(left, right); } @Override public int interpreter(Map<String
值就是最后一个表达式的值;没有值的表达式（比如说赋值类型的）值为Unit def value = { val a = { val b = 1 b } println...Nothing def handleException: Unit = { //scala没有受检异常 //throw表达式类型为Nothing println("-------...} //对于条件分支，如果一个分支返回throw表达式，那么它的类型就是其他分支的类型 } 输出： --------------------------------------------...参数 def parameter: Unit = { //带名参数 def decorate(left: String = "[", middle: String, right: String...: String, left: String = "[", right: String = "]") = left + middle + right println(decorate2("asd
失败时它仅仅会返回 Nothing。..._ -> Right (Nothing, pstr) Right (x, rest) -> Right (Just x, rest) many 将会试着重复运行解析器，直到失败。...Right result 练习 1 ：为第一节中定义的 Program 类型编写一个解析器 练习 2 ：用 Applicative 的形式重写 parseName 练习 3 ：parseInt 可能出现溢出情况...这个数据类型表示 JavaScript 表达式。...JSExpr 类型是对 JavaScript 表达式的 抽象表示。我们会把自己语言中表达式的抽象表示 Expr 转译成 JavaScript 表达式的抽象表示 JSExpr。
landLeft :: Birds -> Pole -> Pole landLeft n (left,right) = (left + n,right) landRight :: Birds...-> Pole -> Pole landRight n (left,right) = (left,right + n) 我们来试着运行看看： ghci> landLeft 2 (0,0) (2,0...+ n) - right) < 4 = Just (left + n, right) | otherwise = Nothing landRight...:: Birds -> Pole -> Maybe Pole landRight n (left,right) | abs (left - (right + n)) < 4 = Just...(left, right + n) | otherwise = Nothing 现在这些函数不回传 Pole 而回传 Maybe Pole 了。
by varchar("location") // Column } object Employees : Table("t_employee") { val...object Employees : Table("t_employee") { val hobbies by json("hobbies", typeRef<List<String...) } 上面的函数重载了加号运算符，但它并没有真正执行加法运算，它只是返回了一个 SQL 表达式，这个表达式最终会被 SqlFormatter 翻译为 SQL 中的加号。...正如其名字所示，它的风格和使用方式与 Kotlin 标准库中的序列 API 及其类似，它提供了许多同名的扩展函数，比如 filter、 map、 reduce 等。...，不同的仅仅是在 lambda 表达式中的等号 == 和大于号 > 被这里的 eq 和 greater 函数代替了而已。
一般钩子方法是用于判断的逻辑方法，这类方法名一般为isXxx，返回值类型为boolean类型。...// 上面规则描述为 ： // 表达式可以是一个值，也可以是plus或者minus运算，而plus和minus又是由表达式结合运算符构成，值的类型为整型数。...left, AbstractExpression right) { this.left = left; this.right = right; } /..."(" + left.toString() + " + " + right.toString() + ")"; } } // 非终结符表达式角色 减法表达式 public class Minus...this.left = left; this.right = right; } // 运算时需要将左右两侧进行解释并相减 @Override public
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