กฎขอบเขตแบบเล็กซิคัล

การกำหนดขอบเขตแบบเลกซิคัลคืออะไร

x <- 'global'
f <- function() {
  cat('x =', x, '\n')  # looks where f was defined (global)
}
local({
  x <- 'local to local block'
  f()  # still prints global x, not the local one
})

การกำหนดขอบเขตแบบเลกซิคัลกับแบบไดนามิก

val <- 100
make_adder <- function(n) {
  # n is captured from the definition environment
  function(x) x + n
}
add10 <- make_adder(10)
add20 <- make_adder(20)
cat(add10(5), '\n')   # 15 — n=10 from definition
cat(add20(5), '\n')   # 25 — n=20 from definition

ตัวแปรอิสระและคลอเชอร์

base_rate <- 0.05   # free variable captured by f
f <- function(principal, years) {
  principal * (1 + base_rate) ^ years
}
cat('5 yr return:', f(1000, 5), '\n')
# Even if we change base_rate later:
base_rate <- 0.08
cat('New rate return:', f(1000, 5), '\n')

คลอเชอร์เก็บสภาพแวดล้อมไว้

power_fn <- function(exp) {
  function(x) x ^ exp
}
square <- power_fn(2)
cube   <- power_fn(3)
cat('square(4) =', square(4), '\n')
cat('cube(3)   =', cube(3),   '\n')

ตัวดำเนินการ <<-

count <- 0
increment <- function() {
  count <<- count + 1
}
increment()
increment()
increment()
cat('count:', count, '\n')

<<- กับคลอเชอร์

make_counter <- function() {
  n <- 0
  list(
    increment = function() n <<- n + 1,
    get       = function() n,
    reset     = function() n <<- 0
  )
}
ctr <- make_counter()
ctr$increment()
ctr$increment()
cat('Count:', ctr$get(), '\n')
ctr$reset()
cat('After reset:', ctr$get(), '\n')

การกำหนดขอบเขตในฟังก์ชันซ้อนกัน

outer <- function() {
  greeting <- 'Hello'
  inner <- function(name) {
    # greeting comes from outer's environment
    paste(greeting, name)
  }
  inner('World')
}
cat(outer(), '\n')

การค้นหาตามสายโซ่ขอบเขต

x <- 'global'
f <- function() {
  x <- 'local to f'
  g <- function() {
    # g has no x, so looks in f's env
    cat('g sees x =', x, '\n')
  }
  g()
}
f()

environment() ของฟังก์ชัน

x <- 'global_x'
f <- function() x
cat('f sees:', f(), '\n')

# Change f's enclosing environment
my_env <- new.env(parent = emptyenv())
my_env$x <- 'env_x'
environment(f) <- my_env
cat('f now sees:', f(), '\n')

คลอเชอร์ภาคปฏิบัติ: การจำผลลัพธ์

make_memoized_fib <- function() {
  cache <- c()
  function(n) {
    if (!is.null(cache[n])) return(cache[n])
    if (n <= 1) { cache[n] <<- n; return(n) }
    result <- Recall(n-1) + Recall(n-2)
    cache[n] <<- result
    result
  }
}
fib <- make_memoized_fib()
cat(sapply(0:8, fib), '\n')

ข้อควรระวังของการกำหนดขอบเขตแบบเลกซิคัล: ตัวแปรในลูป

fns <- vector('list', 3)
for (i in 1:3) {
  local({
    captured_i <- i
    fns[[captured_i]] <<- function() captured_i
  })
}
cat(fns[[1]](), fns[[2]](), fns[[3]](), '\n')

ตรวจสอบความเข้าใจอย่างรวดเร็ว

การกำหนดขอบเขตแบบเลกซิคัล: ประเด็นสำคัญ

make_multiplier <- function(factor) {
  function(x) x * factor
}
double <- make_multiplier(2)
triple <- make_multiplier(3)
cat('double(7):', double(7), '\n')
cat('triple(7):', triple(7), '\n')
cat('double env factor:', get('factor', envir = environment(double)), '\n')