Play scala 1全体の自然数をstreamで表す

1.リストを作成するとき、tailは直ちにevaluatedされ、コンストラクション関数のtailをcall by nameのパラメータに変更すると、tailを使用するときにtailを計算することができます.streamの実現はこの考えを使ったのです
Steamのシンプルな実装

  def cons[T](hd: T, tl: => Stream[T]) = new Stream[T] {
    def isEmpty = false
    def head = hd
    def tail = tl
  }
  val empty = new Stream[Nothing] {
    def isEmpty = true
    def head = throw new NoSuchElementException("empty.head")
    def tail = throw new NoSuchElementException("empty.tail")
  }

2.lazy valueでStreamを改善する
上記の実装ではtailは関数であり,tailは使用時に計算されるが,使用するたびに計算される.前回計算した結果を多重化することはできません.
例を見てみましょう

package week7

object  testStream extends App {
  def expr = {
    val x = { print("x"); 1}
    lazy val y = { print("y"); 2}
    def z = { print("z"); 3}
    z + y + x + z + y + x
  }
  expr   //xzyz
}

streamの実装の改善

def tail = tl

3.自然数集合をStreamで表す
再帰表現:from(n)={n}U from(n+1)

def from(n: Int): Stream[Int] = n #:: from(n+1)

自然数のすべての4の倍数

    val nats = from(0)                            //> nats  : Stream[Int] = Stream(0, ?)
    val mt4 = nats map (_*4)                      //> mt4  : scala.collection.immutable.Stream[Int] = Stream(0, ?)
    (mt4 take 100) toList                         //> res0: List[Int] = List(0, 4, 8, 12, 16, 20, 24, 28, 32, 36, 40, 44, 48, 52, 
                                                  //| 56, 60, 64, 68, 72, 76, 80, 84, 88, 92, 96, 100, 104, 108, 112, 116, 120, 12
                                                  //| 4, 128, 132, 136, 140, 144, 148, 152, 156, 160, 164, 168, 172, 176, 180, 184
                                                  //| , 188, 192, 196, 200, 204, 208, 212, 216, 220, 224, 228, 232, 236, 240, 244,
                                                  //|  248, 252, 256, 260, 264, 268, 272, 276, 280, 284, 288, 292, 296, 300, 304, 
                                                  //| 308, 312, 316, 320, 324, 328, 332, 336, 340, 344, 348, 352, 356, 360, 364, 3
                                                  //| 68, 372, 376, 380, 384, 388, 392, 396)

4.Sieve of Eratosthenesアルゴリズムのscala表現

    def sieve(s: Stream[Int]): Stream[Int] = {
      s.head #:: sieve(s.tail filter (_ % s.head != 0))
    }                                             //> sieve: (s: Stream[Int])Stream[Int]
    
    val prims = sieve(from(2))                    //> prims  : Stream[Int] = Stream(2, ?)
    
    prims take 100 toList                         //> res1: List[Int] = List(2, 3, 5, 7, 11, 13, 17, 19, 23, 29, 31, 37, 41, 43, 4
                                                  //| 7, 53, 59, 61, 67, 71, 73, 79, 83, 89, 97, 101, 103, 107, 109, 113, 127, 131
                                                  //| , 137, 139, 149, 151, 157, 163, 167, 173, 179, 181, 191, 193, 197, 199, 211,
                                                  //|  223, 227, 229, 233, 239, 241, 251, 257, 263, 269, 271, 277, 281, 283, 293, 
                                                  //| 307, 311, 313, 317, 331, 337, 347, 349, 353, 359, 367, 373, 379, 383, 389, 3
                                                  //| 97, 401, 409, 419, 421, 431, 433, 439, 443, 449, 457, 461, 463, 467, 479, 48
                                                  //| 7, 491, 499, 503, 509, 521, 523, 541)

5.最後に#を説明します::オペレータ、この方法はStreamクラスで定義されているのではなく、object StreamのStreamWrapperを暗黙的に変換する#::方法、この方法はまたStreamを調整しました.consメソッド.だから
a #::mystream  == Stream.cons(a ,mysteam)
6.Streamがもたらす悪い影響は、無限ループのように見えるコードが、実際には少し実行されていることです.lazy valueを深く理解していないと、1つの文が何回実行されたのか推測しにくいです.
一つの原則はlazy valueが伝達され、最初のstrict valueに出会うまで