斯卡拉中的亚型多态性有哪些替代方案？

Question

我很想知道scala中亚型多态性的完整替代方案。

Answer 1

用于Scala中实现静态辨认的多态性的基本工具是

• 亚型（沼泽标准OO多态性）
• 类型参数（允许多态性方差和约束）
• 自分型（允许OO多态性的限制和专门化）
• 隐式转换（允许事后多态构造）
• 结构分型（允许聚根据特征，而不是类型态射）
• 普通型边界（允许在允许的多态性极其精确的约束）
• 模式匹配（允许基于数据结构中，类似于抽象数据类型）
• 高等kinded类型多态性（允许多态性结构的多态性）

调用所有这些'替代品'可能是错误的词，因为它们很好地结合在一起。通过结合使用这些工具中的一些来表达一些多态算法并不罕见。

也值得注意的是在Scala多态中的理解的地方。对于理解，似乎并不特别多态。在表面之下，for-comprehensions只是调用filter/map/flatMap的语法糖，而这些方法的实现往往是高度多态的。因此，看起来相对简单的for-loops可能会导致一些非常令人印象深刻的多态效应。