解释一个懒惰的评估怪癖答案

【问题标题】：Explain a lazy evaluation quirk解释一个懒惰的评估怪癖
【发布时间】：2013-04-14 08:08:28
【问题描述】：

我正在阅读 Hadley Wickhams 在 Github 上的书，特别是 this part on lazy evaluation。在那里，他在add/adders 函数的部分中给出了惰性求值后果的示例。让我引用这段话：

在使用 lapply 或循环创建闭包时，这个 [惰性求值] 很重要：
add <- function(x) {
  function(y) x + y
}
adders <- lapply(1:10, add)
adders[[1]](10)
adders[[10]](10)
x 在您第一次调用加法器时被懒惰地评估职能。至此，循环完成，最终值为 x 是 10。因此所有的加法器函数都会将 10 加到它们的输入，可能不是你想要的！手动强制评估修复问题：
add <- function(x) {
  force(x)
  function(y) x + y
}
adders2 <- lapply(1:10, add)
adders2[[1]](10)
adders2[[10]](10)

我似乎不明白那一点，那里的解释很少。有人可以详细说明那个特定的例子，并解释那里发生了什么吗？我对“此时，循环完成，x的最终值为10”这句话感到特别困惑。什么循环？什么最终值，在哪里？一定是我想念的简单的东西，但我只是看不到它。提前非常感谢。

【问题讨论】：

请注意，自 R 3.2.0 起，此问题的答案已更改，请参阅下面的答案。
对@jhin 评论的补充：虽然lapply() 在最近的R 中发生了变化，但打算在lapply() 所在的任何地方使用的函数purrr::map() 仍然表现得像旧的lapply()相对于闭包的共享环境。但是，我不会指望purrr::map() 的这种“时代错误”会继续存在，因为它可能会在未来的版本中得到纠正。
@jhin 实际上，我猜 hadley 的教程是直接从 github 构建的，所以在 R 3.2.0 之后阅读它现在很奇怪，因为该版本使该教程中关于惰性评估的整个部分变得毫无意义：没有与adders 和adders2 的输出有更大的不同！

标签： r lazy-evaluation

【解决方案1】：

从 R 3.2.0 开始，这不再适用！

change log 中的对应行内容为：

高阶函数，例如 apply 函数和 Reduce() 现在对它们应用的函数强制参数以消除惰性求值和变量捕获之间的不良交互在闭包中。

确实：

add <- function(x) {
  function(y) x + y
}
adders <- lapply(1:10, add)
adders[[1]](10)
# [1] 11
adders[[10]](10)
# [1] 20

【讨论】：

【解决方案2】：

目标：

adders <- lapply(1:10, function(x)  add(x) )

是创建add 函数的列表，第一个将 1 添加到其输入，第二个添加 2，等等。延迟评估导致 R 等待真正创建加法器函数，直到您真正开始调用函数。问题是在创建第一个加法器函数后，x 增加了lapply 循环，以 10 的值结束。当您调用第一个加法器函数时，惰性求值现在构建函数，得到 @ 的值987654325@。问题是原来的x不再等于1，而是lapply循环结束时的值，即10。

因此，惰性求值会导致所有加法器函数等到 lapply 循环完成后才真正构建函数。然后他们使用相同的值（即 10）构建函数。Hadley 建议的解决方案是强制直接评估 x，避免延迟评估，并使用正确的 x 值获取正确的函数。

【讨论】：

好的，让我重新表述一下，看看我是否做对了。当我们调用lapply 时，R 会记住所有 10 个加法器函数的结构，但还没有计算 x。当我们调用第一个加法器函数时，R 说，啊哈，让我们看看它是什么，从 lapply 调用中获取 x，此时它已经是 10，并将第一个调用的加法器函数计算为 10 + y。其余的加法器函数也一样，使它们都相同。可能粗略地说，但这是它的逻辑吗？
我相信是这样的。
@hadley 当我调用第一个加法器函数时，lapply 循环已经结束。加法器函数究竟在哪里寻找 x？为什么 x = 10 的值仍然存在？
惰性求值实际上是如何工作的？所有十个不同的加法器函数都有十个独立的环境，其中包含x。我想也许他们在被评估之前都指向某个地方，但指向哪里？父环境中没有x。
第一次调用该函数时创建环境。在 lapply 循环完成后，x 变量此时等于 10。所以它们都是一样的。