Scala 纯函数随机数发生器-状态单子

《Scala中的函数编程》一书演示了纯函数随机数生成器的示例，如下所示

trait RNG {
    def nextInt: (Int, RNG)
}

object RNG {
    def simple(seed: Long): RNG = new RNG {
        def nextInt = {
            val seed2 = (seed*0x5DEECE66DL + 0xBL) &
                        ((1L << 48) - 1)
            ((seed2 >>> 16).asInstanceOf[Int],
             simple(seed2))
        }
    }
}

我得到的部分是，它是一个纯函数，因为它返回下一个状态，并将其留在API客户端上，以便在下次需要随机数时使用它调用

nextInt

，但我不理解的是“第一个随机数将如何生成，因为我们必须至少提供一次

seed

是否应该有另一个功能来提升

种子

，以获得

RNG

？如果是这样，那么我们如何期望这个API的客户机知道它（因为在非功能性实现中，用户只需调用

nextInt

，并且状态由API维护）

有人能给出一个Scala中纯函数随机数生成器的完整示例，并将其与状态单子联系起来吗

有人能给出一个Scala中纯函数随机数生成器的完整示例，并将其与状态单子联系起来吗

这是一个纯粹的功能性RNG

val state0 = RNG.simple(1234)
val (r1, state1) = state0.nextInt
val (r2, state2) = state1.nextInt
// etc.
val (x, _) = state1.nextInt
assert (x == r2)

---

此外，您的示例很好地结合了Scala streams：

  def randStream(r: RNG): Stream[Int] = r.nextInt match {
    case (value, next) => value #:: randStream(next)
  }

  val rng = randStream(RNG.simple(123))
  println(rng.take(10).toList)
  println(rng.take(5).toList)

---

这个随机发生器是纯功能的，对于相同的输入，你总是得到相同的输出。非纯功能部分留给该API的用户（您）

要以纯功能的方式使用

RNG

，您必须始终使用相同的初始值对其进行初始化，但是您将始终获得相同的数字序列，这不是很有用

否则，您将不得不依赖于外部系统的

RNG

初始化（通常是挂钟时间），从而引入副作用（再见，纯功能）

---

[编辑]

受@Aivean答案的启发，我创建了自己版本的randoms

Stream

：

def randoms: Stream[Int] = Stream.from(0)
  .scanLeft((0, RNG.simple(System.currentTimeMillis)))((st, _) => st._2.nextInt)
  .tail
  .map(_._1)

println(randoms.take(5).toList)
println(randoms.filter(_ > 0).take(3).toList)

---

从基于@Aivean

Stream

的函数派生的递归函数

def rand(n: Int, r: RNG): List[Int] = { 
  if (n < 0) List() 
  else {
    val (value, next) = r.nextInt
    value :: rand(n-1, next) 
  }
}

---

顺便说一句，如果你真的想学习纯函数式编程，你应该试试Haskell。因为在Haskell中，如果不使用

IO

monad“戳记”函数，或者如果要更改状态，则使用

state

monad，则无法引入副作用。即使你不在日常生活中使用它，对我来说，它也是学习函数式编程的最好语言。相反，Scala过于放任，在实际项目中使用可能很好，但很难看到功能世界和命令世界之间的界限。关于完全没有副作用，Haskell背后的伟大人物之一西蒙·佩顿·琼斯（Simon Peyton Jones）很好地说：

def randoms: Stream[Int] = Stream.from(0)
  .scanLeft((0, RNG.simple(System.currentTimeMillis)))((st, _) => st._2.nextInt)
  .tail
  .map(_._1)

println(randoms.take(5).toList)
println(randoms.filter(_ > 0).take(3).toList)

def rand(n: Int, r: RNG): List[Int] = { 
  if (n < 0) List() 
  else {
    val (value, next) = r.nextInt
    value :: rand(n-1, next) 
  }
}

rand(5, RNG.simple(System.currentTimeMillis) )