是否可以为ScalaCheck'；编写一个分布式实例；s世代？

我正在尝试为ScalaCheck的

Gen

类型编写Monad Transformer实例

也就是说：一种可以用作单子的类型，例如，如果基础函子

F

是单子

case-class-generator[F[u]，A]（生成器：Gen[F[A]]
对象生成器{
隐式def monadForGeneratorT[F[]：Monad]：Monad[GeneratorT[F，*]=new Monad[GeneratorT[F，*]]{
...
}
}

在写这篇文章时，我意识到如果我能够为

Gen

编写一个

Distributive

实例，这将非常有用，因为这样我就能够以以下（有些复杂）的方式为

GeneratorT

编写

flatMap

：

override def flatMap[A，B]（ga:GeneratorT[F，A]）（fun:A=>GeneratorT[F，B]）：GeneratorT[F，B]={
GeneratorT[F，B]（ga.generator.flatMap（fa=>fa.map（a=>fun（a.generator）.distribute（identity.map（u.flatte）））
}

本能地，我觉得我应该能够为

Gen

编写一个

Distributive

实例，因为

Gen

或多或少只是某个配置中的一个函数，一个种子，一个值，函数是分布式的

话虽如此，我还是没有找到一个这样做的例子，我正在努力编写它，因为ScalaCheck没有公开

Gen

的内部结构

---

这可能吗？

我想我理解为什么这不太可能；这是因为

Gen

支持过滤，因此，有可能以没有有效值的

Gen

结束

我认为

Gen

是一个函数

（属性，种子）=>a

，但实际上，这应该更像

（属性，种子）=>选项[a]

第一类分布，第二类不分布

例如，如果

Gen

可能出现故障，则

IO[Gen[A]]

无法转换为

Gen[IO[A]

，因为不评估

IO

就无法了解故障

如果您假设任何生成器在计算足够的次数后都会产生一个值，并且您愿意在情况并非如此的情况下遇到异常，则可以实现

分布式

，如下所示：

隐式val distributiveForGen:Distributive[Gen]=新Distributive[Gen]{
覆盖定义分布[G[uz]：函子，A，B]（ga:G[A]）（f:A=>Gen[B]）：Gen[G[B]]=
Gen.parameterized（params=>ga.map（a=>f（a）.pureApply（params，params.initialSeed.getOrElse（Seed（0 '）））））
覆盖def映射[A，B]（fa:Gen[A]）（f:A=>B）：Gen[B]=fa.map（f）
}

我将暂缓使用此anwser，因为我仍然不能100%确定它，并希望给它一个更正的机会