Scala 流计算抛出 StackOverflowError

Question

为什么这段代码sn-p执行会导致StackOverflowError：

lazy val primes: Stream[Int] = 2 #:: Stream.from(3, 2) filter { pc =>
  primes.takeWhile(x => x * x <= pc) forall (p => pc % p != 0)
}
primes.take(5).last

虽然这段代码 sn-p 工作得很好（请参阅filter 之前的点）：

lazy val primes: Stream[Int] = 2 #:: Stream.from(3, 2).filter { pc =>
  primes.takeWhile(x => x * x <= pc) forall (p => pc % p != 0)
}
primes.take(5).last

Answer 1

括号将使此处的执行顺序更加明显。 primes 的以下两个定义相当于它们在 OP 中的对应物。

// fails with stack overflow
lazy val primes: Stream[Int] = (2 #:: Stream.from(3, 2)) filter { pc =>
  primes.takeWhile(x => x * x <= pc) forall (p => pc % p != 0)
}

// succeeds
lazy val primes: Stream[Int] = 2 #:: (Stream.from(3, 2).filter { pc =>
  primes.takeWhile(x => x * x <= pc) forall (p => pc % p != 0)
})

好的，那么第一个有什么问题？它首先通过创建流(2 #:: Stream.from(3, 2)) 来定义，然后对其进行过滤。让我们尝试访问第一个元素：

primes.head

这实际上也会产生堆栈溢出。以下是发生的事情：

1. head 尝试访问 primes 的第一个元素。
2. 必须根据 filter 谓词检查第一个元素 2。
3. 要检查谓词，我们必须递归访问primes。
4. 我们尝试获取primes 的第一个元素，它必须在2 上运行filter 谓词。
5. 重复第 3 步。

...导致堆栈溢出。

第二个例子没有遇到这个问题，因为Stream（2）的头部没有被过滤，所以在这一步没有递归检查2是否真的存在.也就是说，在第二个例子中，很明显2是Stream的head。在第一个示例中，Stream 中的 head 必须通过检查 filter 来计算，但为此在无限递归循环中引用自身。