仓颉编程语言:子类型关系

与其他面向对象语言一样,仓颉语言提供子类型关系和子类型多态。举例说明(不限于下述用例):

  • 假设函数的形参是类型 T,则函数调用时传入的参数的实际类型既可以是 T 也可以是 T 的子类型(严格地说,T 的子类型已经包括 T 自身,下同)。
  • 假设赋值表达式 = 左侧的变量的类型是 T,则 = 右侧的表达式的实际类型既可以是 T 也可以是 T 的子类型。
  • 假设函数定义中用户标注的返回类型是 T,则函数体的类型(以及函数体内所有 return 表达式的类型)既可以是 T 也可以是 T 的子类型。

那么如何判定两个类型是否存在子类型关系呢?下面我们对此展开说明。

继承 class 带来的子类型关系

继承 class 后,子类即为父类的子类型。如下代码中, Sub 即为 Super 的子类型。

open class Super { }
class Sub <: Super { }

实现接口带来的子类型关系

实现接口(含扩展实现)后,实现接口的类型即为接口的子类型。如下代码中,I3 是 I1 和 I2 的子类型, C 是 I1 的子类型, Int64 是 I2 的子类型:

interface I1 { }
interface I2 { }

interface I3 <: I1 & I2 { }

class C <: I1 { }

extend Int64 <: I2 { }

需要注意的是,部分跨扩展类型赋值后的类型向下转换场景(is 或 as)暂不支持,可能出现判断失败,见如下示例:

// file1.cj
package p1

public class A{}

public func get(): Any {
    return A()
}

// =====================
// file2.cj
import p1.*

interface I0 {}

extend A <: I0 {}

main() {
    let v: Any = get()
    println(v is I0) // 无法正确判断类型,打印内容不确定
}

元组类型的子类型关系

仓颉语言中的元组类型也有子类型关系。直观的,如果一个元组 t1 的每个元素的类型都是另一个元组 t2 的对应位置元素类型的子类型,那么元组 t1 的类型也是元组 t2 的类型的子类型。例如下面的代码中,由于 C2 <: C1 和 C4 <: C3,因此也有 (C2, C4) <: (C1, C3) 以及 (C4, C2) <: (C3, C1)。

open class C1 { }
class C2 <: C1 { }

open class C3 { }
class C4 <: C3 { }

let t1: (C1, C3) = (C2(), C4()) // OK
let t2: (C3, C1) = (C4(), C2()) // OK

函数类型的子类型关系

仓颉语言中,函数是一等公民,而函数类型亦有子类型关系:给定两个函数类型 (U1) -> S2 和 (U2) -> S1,(U1) -> S2 <: (U2) -> S1 当且仅当 U2 <: U1 且 S2 <: S1(注意顺序)。例如下面的代码定义了两个函数 f : (U1) -> S2 和 g : (U2) -> S1,且 f 的类型是 g 的类型的子类型。由于 f 的类型是 g 的子类型,所以代码中使用到 g 的地方都可以换为 f。

open class U1 { }
class U2 <: U1 { }

open class S1 { }
class S2 <: S1 { }



func f(a: U1): S2 { S2() }
func g(a: U2): S1 { S1() }

func call1() {
    g(U2()) // Ok.
    f(U2()) // Ok.
}

func h(lam: (U2) -> S1): S1 {
    lam(U2())
}

func call2() {
    h(g) // Ok.
    h(f) // Ok.
}

对于上面的规则,S2 <: S1 部分很好理解:函数调用产生的结果数据会被后续程序使用,函数 g 可以产生 S1 类型的结果数据,函数 f 可以产生 S2 类型的结果,而 g 产生的结果数据应当能被 f 产生的结果数据替代,因此要求 S2 <: S1。

对于 U2 <: U1 的部分,可以这样理解:在函数调用产生结果前,它本身应当能够被调用,函数调用的实参类型固定不变,同时形参类型要求更宽松时,依然可以被调用,而形参类型要求更严格时可能无法被调用——例如给定上述代码中的定义 g(U2()) 可以被换为 f(U2()),正是因为实参类型 U2 的要求更严格于形参类型 U1 。

永远成立的子类型关系

仓颉语言中,有些预设的子类型关系是永远成立的:

  • 一个类型 T 永远是自身的子类型,即 T <: T。
  • Nothing 类型永远是其他任意类型 T 的子类型,即 Nothing <: T。
  • 任意类型 T 都是 Any 类型的子类型,即 T <: Any。
  • 任意 class 定义的类型都是 Object 的子类型,即如果有 class C {},则 C <: Object。

传递性带来的子类型关系

子类型关系具有传递性。如下代码中,虽然只描述了 I2 <: I1,C <: I2,以及 Bool <: I2,但根据子类型的传递性,也隐式存在 C <: I1 以及 Bool <: I1 这两个子类型关系。

interface I1 { }
interface I2 <: I1 { }

class C <: I2 { }

extend Bool <: I2 { }

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<think>我们正在使用仓颉编程语言来实现排序算法。根据引用[2]和引用[3],仓颉支持泛型算法和链式调用,因此我们可以利用这些特性来实现排序。由于用户要求示例代码,我们将展示两种常见的排序算法:快速排序和归并排序。这些算法将使用仓颉语言的特性,如泛型、函数式编程和链式调用(如果适用)。注意:由于仓颉语言的具体语法细节可能还在发展中,以下代码基于引用中提到的特性进行编写,并尽量符合现代编程语言的通用风格。1.快速排序(QuickSort):快速排序是一种分治算法。它选择一个元素作为基准(pivot),然后将数组分为两部分:小于基准和大于基准的部分,然后递归地对这两部分进行排序。2.归并排序(MergeSort):归并排序也是分治算法。它将数组分成两半,分别排序,然后合并两个有序数组。我们将使用泛型来实现,要求元素类型必须是可比较的(即满足Comparable接口)。参考引用[2]中的泛型函数示例:funcsort<T>(arr:ArrayList<T>):ArrayList<T>whereT<:Comparable{...}另外,引用[3]中展示了链式调用(PipeLine),我们可以考虑在归并排序的合并步骤中使用类似函数式的方法,但归并排序的递归特性可能不太适合完全用链式表达,因此我们主要用递归实现。下面给出代码示例:</think>### 仓颉编程语言实现排序算法示例 根据仓颉语言的特性(泛型支持、链式调用、函数式风格),以下是两种常见排序算法的实现: #### 1. 快速排序实现 ```swift // 泛型快速排序(要求元素实现Comparable) func quickSort<T>(arr: ArrayList<T>) -> ArrayList<T> where T <: Comparable { if arr.size <= 1 { return arr } let pivot = arr[arr.size / 2] let less = arr |> filter{ $0 < pivot } |> collectArrayList let equal = arr |> filter{ $0 == pivot } |> collectArrayList let greater = arr |> filter{ $0 > pivot } |> collectArrayList return quickSort(less) + equal + quickSort(greater) // 递归组合结果 } // 使用示例 let nums = [3, 1, 4, 1, 5, 9, 2, 6] let sorted = quickSort(nums) // [1, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 9] ``` #### 2. 归并排序实现(函数式风格) ```swift func mergeSort<T>(arr: ArrayList<T>) -> ArrayList<T> where T <: Comparable { guard arr.size > 1 else { return arr } let mid = arr.size / 2 let left = mergeSort(arr[0..<mid]) let right = mergeSort(arr[mid..<arr.size]) return merge(left, right) // 合并有序子数组 } private func merge<T>(_ a: ArrayList<T>, _ b: ArrayList<T>) -> ArrayList<T> where T <: Comparable { var result = ArrayList<T>() var (i, j) = (0, 0) while i < a.size && j < b.size { a[i] < b[j] ? result.append(a[i++]) : result.append(b[j++]) } while i < a.size { result.append(a[i++]) } while j < b.size { result.append(b[j++]) } return result } // 链式调用示例 [7, 3, 8, 2, 9] |> mergeSort |> print // 输出 [2, 3, 7, 8, 9] ``` #### 关键特性说明: 1. **泛型约束**:`where T <: Comparable` 确保算法适用于所有可比较类型[^2] 2. **管道操作符**:`|>` 实现链式调用,提高可读性[^3] 3. **函数式风格**:`filter`等高阶函数简化集合操作[^1] 4. **类型安全**:强类型系统防止运行时错误 > 提示:仓颉标准库可能已内置排序算法,实际开发建议优先使用`std.algo.sort()`[^3]
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