Eu estou escrevendo um interpretador de linguagem de programação.

Eu preciso do idioma de código certo para avaliar uma sequência de expressões para obter uma sequência de seus valores e propagar o estado de um avaliador para o próximo para o próximo à medida que as avaliações ocorrem. Eu gostaria de uma linguagem de programação funcional para isso.

Não é uma dobra porque os resultados aparecem como um mapa. Não é um mapa por causa do suporte do estado.

O que eu tenho é esse código que estou usando para tentar descobrir isso. Carregue com algumas linhas de equipamento de teste primeiro:

// test rig
class MonadLearning extends JUnit3Suite {

  val d = List("1", "2", "3") // some expressions to evaluate. 

  type ResType = Int 
  case class State(i : ResType) // trivial state for experiment purposes
  val initialState = State(0)

// my stub/dummy "eval" function...obviously the real one will be...real.
  def computeResultAndNewState(s : String, st : State) : (ResType, State) = {
    val State(i) = st
    val res = s.toInt + i
    val newStateInt = i + 1
    (res, State(newStateInt))
  }

Minha solução atual. Usa um var que é atualizado conforme o corpo do mapa é avaliado:

  def testTheVarWay() {
    var state = initialState
    val r = d.map {
      s =>
        {
          val (result, newState) = computeResultAndNewState(s, state)
          state = newState
          result
        }
    }
    println(r)
    println(state)
  }

Eu tenho o que considero soluções inaceitáveis ​​usando foldLeft que faz o que eu chamo de "bag como você dobra" idiom:

def testTheFoldWay() {

// This startFold thing, requires explicit type. That alone makes it muddy.
val startFold : (List[ResType], State) = (Nil, initialState)
val (r, state) = d.foldLeft(startFold) {
  case ((tail, st), s) => {
    val (r, ns) = computeResultAndNewState(s, st)
    (tail :+ r, ns) // we want a constant-time append here, not O(N). Or could Cons on front and reverse later
  }
}

println(r)
println(state)

}

Eu também tenho algumas variações recursivas (que são óbvias, mas também não claras ou bem motivadas), uma usando fluxos que são quase toleráveis:

def testTheStreamsWay() {
  lazy val states = initialState #:: resultStates // there are states
  lazy val args = d.toStream // there are arguments
  lazy val argPairs = args zip states // put them together
  lazy val resPairs : Stream[(ResType, State)] = argPairs.map{ case (d1, s1) => computeResultAndNewState(d1, s1) } // map across them
  lazy val (results , resultStates) = myUnzip(resPairs)// Note .unzip causes infinite loop. Had to write my own.

  lazy val r = results.toList
  lazy val finalState = resultStates.last

  println(r)
  println(finalState)
}

Mas, eu não consigo entender nada tão compacto ou claro quanto a solução original 'var' acima, com a qual estou disposto a conviver, mas acho que alguém que come / bebe / dorme mórmons vai apenas dizer .. use isso ... (esperançoso!)