Rust 无法推断通用特征 impl 的返回类型

Posted 2023-02-22

【中文标题】Rust 无法推断通用特征 impl 的返回类型

【英文标题】：Rust unable to infer return type for generic trait impl

【发布时间】：2021-04-15 07:36:26

【问题描述】：

我又一次尝试满足 Rust 中的类型检查器的乐趣。这是我对即将出现的代码示例的模糊看法。我有一个特征，它的方法需要一些参数，并且为了具有灵活性，我希望能够以任何可能的组合将参数设为特定类型，只要传入类型的关联类型实现给定的特征.

注意 trait 的类型参数 A 和 B 表示函数的输入。现在我有一个版本，其中这些参数是函数的通用参数，但这不起作用，因为此 trait 的其他实现依赖于知道它需要哪些输入，因此它们必须是 trait generic 的一部分，并且它们不能移动下到泛型函数。

这是特征的样子：

pub trait Filter<T: Scalar + Lapack, A: Data<Elem=T>, B: Data<Elem=T>> 
    type Prediction;
    type Update;
    fn predict(&self, states: &ArrayBase<A, Ix2>, covariances: &ArrayBase<B, Ix3>) -> Self::Prediction;
    fn update(&self, states: &ArrayBase<A, Ix2>, covariances: &ArrayBase<A, Ix3>, measurements: &ArrayBase<A, Ix2>) -> Self::Update;

然后我有一个结构体，它实现了这个特征并且也不关心哪些输入被赋予特征方法，只要它们的关联类型实现给定的特征，所以这是结构和实现的样子：

pub struct KalmanFilter<T: Scalar + Lapack> 
    transition_matrix: Array2<T>,
    observation_matrix: Array2<T>,
    transition_covariance: Array2<T>,
    observation_covariance: Array2<T>,


impl<T: Scalar + Lapack, A: Data<Elem=T>, B: Data<Elem=T>> Filter<T, A, B> for KalmanFilter<T> 

    type Prediction = (ArrayBase<OwnedRepr<T>, Ix2>, ArrayBase<OwnedRepr<T>, Ix3>);
    type Update = (ArrayBase<OwnedRepr<T>, Ix3>, ArrayBase<OwnedRepr<T>, Ix3>);

    fn predict(&self, states: &ArrayBase<A, Ix2>, covariances: &ArrayBase<B, Ix3>) -> Self::Prediction 
        ......... code ..... code
    

    fn update(
        &self,
        states: &ArrayBase<A, Ix2>,
        covariances: &ArrayBase<A, Ix3>,
        measurements: &ArrayBase<A, Ix2>,
    ) -> Self::Update 
        ......... code ..... code

现在我们来看错误消息。也就是说，当我尝试从上面的结构中调用更新方法时，我得到：

error[E0284]: type annotations needed: cannot satisfy `<_ as RawData>::Elem == f64`
   --> src/filter/kalman.rs:320:20
    |
320 |         let a = kf.update(&states, &covariances, &measurements);
    |                    ^^^^^^ cannot satisfy `<_ as RawData>::Elem == f64`
    |
    = note: required because of the requirements on the impl of `filter_traits::Filter<f64, OwnedRepr<f64>, _>` for `kalman::KalmanFilter<f64>`

error: aborting due to previous error

For more information about this error, try `rustc --explain E0284`.
error: could not compile `rusty_rudolf`

现在这很有趣，因为如果我手动进行单模化，并且基本上在 impl 块中，我将类型参数 T 替换为 f64 它就可以工作。为什么这不起作用，为什么它对手动单态化起作用？

编辑：还有一件事，如果我放弃将类型组合作为输入的能力，并且如果我在上面的特征中删除类型参数B，它就会起作用。不知何故，第二个类型参数的引入会导致问题。

【参考方案1】：

问题可能出在第二个函数update() 上，它无法推断出B 的类型，因为它在函数签名中没有引用B 的类型。查看predict 的签名，您可能希望在update 函数中为covariances 使用B 类型。

fn update(
        &self,
        states: &ArrayBase<A, Ix2>,
        covariances: &ArrayBase<B, Ix3>, // use B instead of A
        measurements: &ArrayBase<A, Ix2>,
    ) -> Self::Update 
...    

【讨论】：

但是为什么会这样呢？第二个函数根本不使用B 类型，而且A 和B 类型根本不会影响函数的输出，因为返回类型不依赖于这些类型参数。请注意，如果我添加更多类型参数，情况会变得更糟。我希望每个方法的每个参数都有一个类型参数，只是为了让我可以拥有响应所有可能的输入组合的函数。

哦，我想我明白了。是不是像下面这样：因为方法update没有使用B类型，那么调用kf.update不知道使用哪个实现，因为它可能使用任何实现，因此它根本拒绝使用任何实现？

最后，如何解决这个问题？有没有办法说类型参数是完全独立的，或者至少说关联类型只依赖于第一个类型参数？

老兄，我是单身人士的一个懒惰初始化者。我在看你生锈的答案，一个真诚的问题：值得学习吗？您真诚的意见。

【参考方案2】：

编辑：还有一件事，如果我放弃将类型组合作为输入的能力，并且如果我在上面的特征中删除类型参数 B，它就会起作用。不知何故，第二个类型参数的引入会导致问题。

假设您有两个具有相同T 和A 和不同B 的特征实现。编译器如何知道使用哪一个？

最后，如何解决这个问题？有没有办法说类型参数是完全独立的，或者至少说关联类型只依赖于第一个类型参数？

把你的特质分成2个似乎是合理的：

pub trait FilterUpdate<T: Scalar + Lapack, A: Data<Elem=T>> 
    type Update;
    fn update(&self, states: &ArrayBase<A, Ix2>, covariances: &ArrayBase<A, Ix3>, measurements: &ArrayBase<A, Ix2>) -> Self::Update;


pub trait Filter<T: Scalar + Lapack, A: Data<Elem=T>, B: Data<Elem=T>> : FilterUpdate<T, A> 
    type Prediction;
    fn predict(&self, states: &ArrayBase<A, Ix2>, covariances: &ArrayBase<B, Ix3>) -> Self::Prediction;

那么对于特定的A，您只能有一个update 的实现。或者可能首先将 B 设为关联类型，而不是 trait 的类型参数。

或者您可以保留当前的 ​​API 并明确指定特征类型参数。根据错误消息，我猜它看起来像这样：

let a = <KalmanFilter<f64> as Filter<f64, OwnedRepr<f64>, ???>>::update(&kf, &states, &covariances, &measurements)

您需要在哪里确定??? 是什么。

我猜你最终需要为大多数 update 调用这样做。

辅助函数可以简化调用，特别是如果我正确理解B 是什么通常并不重要，您可以将其等同于A：

fn update<T: Scalar + Lapack, A: Data<Elem=T>, F: Filter<T, A, A>>(filter: &F, states: &ArrayBase<A, Ix2>, covariances: &ArrayBase<A, Ix3>, measurements: &ArrayBase<A, Ix2>) -> F::Update 
    filter.update(states, covariances, measurements)

【讨论】：

这也是一个很好的解决方案，我也想过，但是开销和类型的数量实在是太荒谬了。无论如何，我不希望调用者将它与一些奇怪的类型组合一起使用。谢谢。

我还添加了有关如何显式指定类型参数的信息。