解释一个懒惰的评价怪癖

Question

解释一个懒惰的评价怪癖

我正在阅读Hadley Wickhams关于Github的书，特别是关于懒惰评估的这一部分。在那里，他举例说明了懒惰评估的后果，在有add/adders功能的部分。让我引用一下：

在使用lapply或循环创建闭包时，[懒惰评估]很重要：

add <- function(x) {
  function(y) x + y}adders <- lapply(1:10, add)adders[[1]](10)adders[[10]](10)

在第一次调用其中一个加法器函数时，会对x进行延迟计算。此时，循环完成，x的最终值为10.因此，所有加法器函数都会在其输入上添加10，可能不是您想要的！手动强制评估修复了问题：

add <- function(x) {
  force(x)
  function(y) x + y}adders2 <- lapply(1:10, add)adders2[[1]](10)adders2[[10]](10)

我似乎不明白那一点，而且那里的解释很少。有人可以详细说明这个特定的例子，并解释那里发生了什么？我特别对句子感到困惑“此时，循环完成，x的最终值为10”。什么循环？什么最终价值，在哪里？一定是简单的我想念，但我只是没有看到它。非常感谢提前。

Answer 1

从R 3.2.0开始，这已不再适用！更改日志中的相应行显示：诸如apply函数和Reduce（）之类的高阶函数现在强制它们应用的函数的参数，以便消除惰性求值和闭包中的变量捕获之间的不期望的交互。事实上：add <- function(x) {&nbsp; function(y) x + y}adders <- lapply(1:10, add)adders[[1]](10)# [1] 11adders[[10]](10)# [1] 20