Scala是静态类型的，它拥有一个强大的类型系统，静态地强制以安全、一致的方式使用抽象，我们通过下面几个特征来一一说明：
- 泛类型
- 型变
- 类型上界
- 类型下界
- 内部类
- 抽象类型
- 复合类型
- 自类型
- 隐式参数
- 隐式转换
- 多态方法
- 类型推断
通过这些特性，为安全可重用的编程抽象以及类型安全的扩展提供了强大的基础。
泛类型
和java一样，Scala也有泛型的概念，在scala里面泛型是使用方括号 [] 来接受类型参数的。通常使用字母A来作为参数标志符，当然你也可以使用其他任意的参数名称。
class Stack[A] {
private var elements: List[A] = Nil
def push(x: A) { elements = x :: elements }
def peek: A = elements.head
def pop(): A = {
val currentTop = peek
elements = elements.tail
currentTop
}
}
要使用一个泛类型，将一个具体的类型替换掉A即可。
val stack = new Stack[Int]
stack.push(1)
stack.push(2)
println(stack.pop) // prints 2
println(stack.pop) // prints 1
上面的例子中，实例对象接收整型值，如果该类型有子类型，子类型也是可以传入的。
class Fruit
class Apple extends Fruit
class Banana extends Fruit
val stack = new Stack[Fruit]
val apple = new Apple
val banana = new Banana
stack.push(apple)
stack.push(banana)
型变
型变主要是针对泛类型来说的，用来表示这种复杂类型的相关性。型变主要有协变，逆变和不变三种情况。在类型系统中使用型变允许我们在复杂类型之间建立直观的连接，而缺乏型变则会限制类抽象的重用性。
class Foo[+A] // A covariant class
class Bar[-A] // A contravariant class
class Baz[A] // An invariant class
协变
协变使用+A来表示。对于某些类 class List[+A]，使 A 成为协变意味着对于两种类型 C 和 D，如果 C 是 D 的子类型，那么 List[C] 就是 List[D] 的子类型。 这允许我们使用泛型来创建非常有用和直观的子类型关系。
abstract class Animal {
def name: String
}
case class Cat(name: String) extends Animal
case class Dog(name: String) extends Animal
上面的例子中类型 Cat 和 Dog 都是 Animal 的子类型。那么
List[Cat]和List[Dog]都是List[Animal]的子类。
下面看下协变的应用：
object CovarianceTest extends App {
def printAnimalNames(animals: List[Animal]): Unit = {
animals.foreach { animal =>
println(animal.name)
}
}
val cats: List[Cat] = List(Cat("Whiskers"), Cat("Tom"))
val dogs: List[Dog] = List(Dog("Fido"), Dog("Rex"))
printAnimalNames(cats)
// Whiskers
// Tom
printAnimalNames(dogs)
// Fido
// Rex
}
在上面的例子中，方法 printAnimalNames 将接受动物列表作为参数，并且逐行打印出它们的名称。 如果 List[A] 不是协变的，最后两个方法调用将不能编译，这将严重限制 printAnimalNames 方法的适用性。
逆变
逆变和协变相反，使用-A来表示。对于某个类 class Writer[-A] ，使 A 逆变意味着对于两种类型 C 和 D，如果 C 是 D 的子类型，那么 Writer[D] 是 Writer[C] 的子类型。
考虑一下的例子：
abstract class Printer[-A] {
def print(value: A): Unit
}
我们定义两个printer：
class AnimalPrinter extends Printer[Animal] {
def print(animal: Animal): Unit =
println("The animal's name is: " + animal.name)
}
class CatPrinter extends Printer[Cat] {
def print(cat: Cat): Unit =
println("The cat's name is: " + cat.name)
}
如果 Printer[Cat] 知道如何在控制台打印出任意 Cat，并且 Printer[Animal] 知道如何在控制台打印出任意 Animal，那么 Printer[Animal] 也应该知道如何打印出 Cat 就是合理的。 反向关系不适用，因为 Printer[Cat] 并不知道如何在控制台打印出任意 Animal。 因此，如果我们愿意，我们应该能够用 Printer[Animal] 替换 Printer[Cat]，而使 Printer[A] 逆变允许我们做到这一点。
object ContravarianceTest extends App {
val myCat: Cat = Cat("Boots")
def printMyCat(printer: Printer[Cat]): Unit = {
printer.print(myCat)
}
val catPrinter: Printer[Cat] = new CatPrinter
val animalPrinter: Printer[Animal] = new AnimalPrinter
printMyCat(catPrinter)
printMyCat(animalPrinter)
}
不变
默认情况下，Scala中的泛型类是不变的。这意味着虽然Cat是Animal的子类，但是Container[Cat]和Container[Animal]之间没有任何关系。
类型上界
像T <: A这样声明的类型上界表示类型变量T应该是类型A的子类。下面是个例子：
abstract class Animal {
def name: String
}
abstract class Pet extends Animal {}
class Cat extends Pet {
override def name: String = "Cat"
}
class Dog extends Pet {
override def name: String = "Dog"
}
class Lion extends Animal {
override def name: String = "Lion"
}
class PetContainer[P <: Pet](p: P) {
def pet: P = p
}
val dogContainer = new PetContainer[Dog](new Dog)
val catContainer = new PetContainer[Cat](new Cat)
// this would not compile
val lionContainer = new PetContainer[Lion](new Lion)
类PetContainer接受一个必须是Pet子类的类型参数P。因为Dog和Cat都是Pet的子类，所以可以构造PetContainer[Dog]和PetContainer[Cat]。但在尝试构造PetContainer[Lion]的时候会得到下面的错误信息：
type arguments [Lion] do not conform to class PetContainer's type parameter bounds [P <: Pet]
这是因为Lion并不是Pet的子类。
类型下界
类型下界和类型上界相反，B >: A 表示类型参数 B 或抽象类型 B 是类型 A 的超类型。
下面看个它使用的例子：
trait Node[+B] {
def prepend(elem: B): Node[B]
}
case class ListNode[+B](h: B, t: Node[B]) extends Node[B] {
def prepend(elem: B): ListNode[B] = ListNode(elem, this)
def head: B = h
def tail: Node[B] = t
}
case class Nil[+B]() extends Node[B] {
def prepend(elem: B): ListNode[B] = ListNode(elem, this)
}
这个例子会在编译的时候报错。因为方法 prepend 中的参数 elem 是协变的 B 类型。
在scala中函数的参数类型是逆变的，而返回类型是协变的。
要解决这个问题，我们需要将方法 prepend 的参数 elem 的型变翻转。 我们通过引入一个新的类型参数 U 来实现这一点，该参数具有 B 作为类型下界。
trait Node[+B] {
def prepend[U >: B](elem: U): Node[U]
}
case class ListNode[+B](h: B, t: Node[B]) extends Node[B] {
def prepend[U >: B](elem: U): ListNode[U] = ListNode(elem, this)
def head: B = h
def tail: Node[B] = t
}
case class Nil[+B]() extends Node[B] {
def prepend[U >: B](elem: U): ListNode[U] = ListNode(elem, this)
}
这样就可以了。
内部类
内部类就是class里面的class，在java里面，内部类被看成是外部类的成员。但是在scala中内部类是和外部类的对象进行绑定的。这意味着即使是同一个外部类的不同对象，其包含的内部类是不同类型的。 我们举个例子：
class Graph {
class Node {
var connectedNodes: List[Node] = Nil
def connectTo(node: Node) {
if (!connectedNodes.exists(node.equals)) {
connectedNodes = node :: connectedNodes
}
}
}
var nodes: List[Node] = Nil
def newNode: Node = {
val res = new Node
nodes = res :: nodes
res
}
}
这里connectedNodes 中存储的所有节点必须使用同一个 Graph 的实例对象的 newNode 方法来创建。
val graph1: Graph = new Graph
val node1: graph1.Node = graph1.newNode
val node2: graph1.Node = graph1.newNode
val node3: graph1.Node = graph1.newNode
node1.connectTo(node2)
node3.connectTo(node1)
这里三个node都是graph1.Node类型。如果是非graph1.Node类型则无法编译成功。
val graph1: Graph = new Graph
val node1: graph1.Node = graph1.newNode
val node2: graph1.Node = graph1.newNode
node1.connectTo(node2) // legal
val graph2: Graph = new Graph
val node3: graph2.Node = graph2.newNode
node1.connectTo(node3) // illegal!
那如果想达到和java中内部内中一样的效果，不区分路径该怎么办呢？使用Graph#Node即可。
class Graph {
class Node {
var connectedNodes: List[Graph#Node] = Nil
def connectTo(node: Graph#Node) {
if (!connectedNodes.exists(node.equals)) {
connectedNodes = node :: connectedNodes
}
}
}
var nodes: List[Node] = Nil
def newNode: Node = {
val res = new Node
nodes = res :: nodes
res
}
}
抽象类型
抽象类型通常用T来表示，用在特质和抽象类中，表示实际类型可以由具体的实现类来确认：
trait Buffer {
type T
val element: T
}
通过抽象类来扩展这个特质后，就可以添加一个类型上边界来让抽象类型T变得更加具体。
abstract class SeqBuffer extends Buffer {
type U
type T <: Seq[U]
def length = element.length
}
复合类型
复合类型很简单，表示多个类型的交集，用with来表示。
假设我们定义了两个traits：
trait Cloneable extends java.lang.Cloneable {
override def clone(): Cloneable = {
super.clone().asInstanceOf[Cloneable]
}
}
trait Resetable {
def reset: Unit
}
假如我们需要接受一个对象它即可以是Cloneable又可以是Resetable，那么可以这样定义：
def cloneAndReset(obj: Cloneable with Resetable): Cloneable = {
//...
}
自类型
自类型的意思是在一个trait中可以使用另外一个trait中定义的属性而不必去继承它。
要在特质中使用自类型，写一个标识符，跟上要混入的另一个特质，以及 =>（例如 someIdentifier: SomeOtherTrait =>）。
trait User {
def username: String
}
trait Tweeter {
this: User => // 重新赋予 this 的类型
def tweet(tweetText: String) = println(s"$username: $tweetText")
}
class VerifiedTweeter(val username_ : String) extends Tweeter with User { // 我们混入特质 User 因为 Tweeter 需要
def username = s"real $username_"
}
val realBeyoncé = new VerifiedTweeter("Beyoncé")
realBeyoncé.tweet("Just spilled my glass of lemonade") // 打印出 "real Beyoncé: Just spilled my glass of lemonade"
因为我们在特质 trait Tweeter 中定义了 this: User =>，现在变量 username 可以在 tweet 方法内使用。 这也意味着，由于 VerifiedTweeter 继承了 Tweeter，它还必须混入 User（使用 with User）。
隐式参数
隐式参数由 implicit 关键字标记，在方法调用的时候，scala会去尝试获取正确的隐式类型值。
Scala查找参数的位置有两个地方：
- 首先查找可以直接访问的隐式定义和隐式参数。
- 然后，它在所有伴生对象中查找与隐式候选类型相关的有隐式标记的成员。
下面的例子定义了两个隐式类型，stringMonoid和intMonoid。
abstract class Monoid[A] {
def add(x: A, y: A): A
def unit: A
}
object ImplicitTest {
implicit val stringMonoid: Monoid[String] = new Monoid[String] {
def add(x: String, y: String): String = x concat y
def unit: String = ""
}
implicit val intMonoid: Monoid[Int] = new Monoid[Int] {
def add(x: Int, y: Int): Int = x + y
def unit: Int = 0
}
def sum[A](xs: List[A])(implicit m: Monoid[A]): A =
if (xs.isEmpty) m.unit
else m.add(xs.head, sum(xs.tail))
def main(args: Array[String]): Unit = {
println(sum(List(1, 2, 3))) // uses IntMonoid implicitly
println(sum(List("a", "b", "c"))) // uses StringMonoid implicitly
}
}
在 main 方法中我们调用了 sum 方法两次，并且只传入参数 xs。 Scala 会在上例的上下文范围内寻找隐式值。 第一次调用 sum 方法的时候传入了一个 List[Int] 作为 xs 的值，这意味着此处类型 A 是 Int。 隐式参数列表 m 被省略了，因此 Scala 将查找类型为 Monoid[Int] 的隐式值。
intMonoid 是一个隐式定义，可以在main中直接访问。 并且它的类型也正确，因此它会被自动传递给 sum 方法。
第二次调用 sum 方法的时候传入一个 List[String]，这意味着此处类型 A 是 String。 与查找 Int 型的隐式参数时类似，但这次会找到 stringMonoid，并自动将其作为 m 传入。
隐式转换
简单点讲，隐式转换就是当需要的时候，将某个类型S转换到另外一个类型T。这是通过定义隐式函数来确定的。
下面提供了一个隐式方法 List[A] => Ordered[List[A]] 的例子。
import scala.language.implicitConversions
implicit def list2ordered[A](x: List[A])
(implicit elem2ordered: A => Ordered[A]): Ordered[List[A]] =
new Ordered[List[A]] {
//replace with a more useful implementation
def compare(that: List[A]): Int = 1
}
如果需要Ordered[List[A]] 而你传入List[A]的时候，scala会自动去寻找隐式的类型转换方法。
下面是一个从scala.Int到java.lang.Integer的转换：
import scala.language.implicitConversions
implicit def int2Integer(x: Int) =
java.lang.Integer.valueOf(x)
多态方法
Scala中多态是通过类型和值的参数化来实现的。 如下所示：
def listOfDuplicates[A](x: A, length: Int): List[A] = {
if (length < 1)
Nil
else
x :: listOfDuplicates(x, length - 1)
}
println(listOfDuplicates[Int](3, 4)) // List(3, 3, 3, 3)
println(listOfDuplicates("La", 8)) // List(La, La, La, La, La, La, La, La)
上例中第一次调用方法时，我们显式地提供了类型参数 [Int]。 因此第一个参数必须是 Int 类型，并且返回类型为 List[Int]。
上例中第二次调用方法，表明并不总是需要显式提供类型参数。 编译器通常可以根据上下文或值参数的类型来推断。 在这个例子中，"La" 是一个 String，因此编译器知道 A 必须是 String。
类型推断
Scala 编译器通常可以推断出表达式的类型，因此你不必显式地声明它。
val businessName = "Montreux Jazz Café"
编译器可以发现 businessName 是 String 类型。
你也可以省略方法返回类型：
def squareOf(x: Int) = x * x
编译器可以推断出方法的返回类型为 Int，因此不需要明确地声明返回类型。
当调用 多态方法 或实例化 泛型类 时，也不必明确指定类型参数。 Scala 编译器将从上下文和实际方法的类型/构造函数参数的类型推断出缺失的类型参数。
看下面两个例子：
case class MyPair[A, B](x: A, y: B)
val p = MyPair(1, "scala") // type: MyPair[Int, String]
def id[T](x: T) = x
val q = id(1) // type: Int
编译器使用传给 MyPair 参数的类型来推断出 A 和 B 的类型。对于 x 的类型同样如此。
更多教程请参考 flydean的博客
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