scala - 理解 ScalaChecks 的 'generation size'

ScalaCheck 的 Gen API docs 解释 lazy val sized :

看下面的例子:

import org.scalacheck.Gen.{sized, posNum}

scala> sized( s => { println(s); posNum[Int] })
res12: org.scalacheck.Gen[Int] = org.scalacheck.Gen$$anon$3@6a071cc0

scala> res12.sample
100
res13: Option[Int] = Some(12)

scala> res12.sample
100
res14: Option[Int] = Some(40)

上面输出中的 generation size ，即 100 是什么意思？

最佳答案

sized 提供对 Scalacheck 的“size”参数的访问。此参数指示生成器生成的值应该有多大。此参数在以下几种情况下很有用:

您想限制生成的值的数量，以便生成属性，从而加快测试运行速度。

您需要将生成的数据拟合到外部约束中，例如检查字符串长度的表单验证器或对列进行限制的数据库。

您需要生成递归数据结构并在某个时刻终止。

Gen.sized 的伴侣是 Gen.resize，它允许您更改生成器的大小，如 Gen.resize(10, Gen.alphaNumString) 将生成不超过 10 个字符的字母数字字符串。

大多数内置生成器以某种方式使用 sized，例如 Gen.buildableOf (它是所有列表和容器生成器的基础):

一个简单的例子

要了解如何使用 Gen.size，请查看“大小生成器”中的示例( Generators ，Scalacheck 用户指南):

def matrix[T](g: Gen[T]): Gen[Seq[Seq[T]]] = Gen.sized { size =>
  val side = scala.math.sqrt(size).asInstanceOf[Int]
  Gen.listOfN(side, Gen.listOfN(side, g))
}

这个生成器使用“size”来限制矩阵的维度，这样整个矩阵的条目永远不会超过“size”参数。换句话说，如果您的问题的大小为 100，则生成的矩阵将有 10 行和 10 列，总共有 100 个条目。

递归数据结构

“大小”对于确保递归数据结构的生成器终止特别有用。考虑以下示例，该示例生成二叉树的实例并使用 size 来限制每个分支的高度以确保生成器在某个点终止:

import org.scalacheck.Gen
import org.scalacheck.Arbitrary.arbitrary

sealed abstract class Tree
case class Node(left: Tree, right: Tree, v: Int) extends Tree
case object Leaf extends Tree

val genLeaf = Gen.const(Leaf)
val genNode = for {
  v <- arbitrary[Int]
  left <- Gen.sized(h => Gen.resize(h/2, genTree))
  right <- Gen.sized(h => Gen.resize(h/2, genTree))
} yield Node(left, right, v)

def genTree: Gen[Tree] = Gen.sized { height =>
  if (height <= 0) {
    genLeaf
  } else {
    Gen.oneOf(genLeaf, genNode)
  }
}

请注意节点的生成器如何递归生成树，但只允许它们“大小”的一半。树生成器反过来只会在其大小耗尽时生成叶子。因此，生成器的“大小”是生成树高度的上限，确保生成器在某个点终止并且不会生成过大的树。

请注意，在此示例中，大小仅为树的高度设置了上限。它不影响生成树的平衡或生成具有一定深度的树的可能性。这些仅取决于 genTree 中定义的偏差。

使用 oneOf，每个子树都有 50% 的机会成为叶子，在这个分支结束树的生长，这使得生成一棵用尽“整个”大小的完整树有点不太可能。
frequency(见下文)让你编码不同的偏差。在下面的例子中，节点比叶子更有可能，所以下面的生成器生成的树更有可能生长，但它仍然不太可能是完整的。

与发电频率的关系
Gen.frequency 用于不同的用例:您不会使用它来限制数据结构的深度或大小，而是为生成器的选择添加一定的偏差。看一下 Gen.option 的定义:

def option[T](g: Gen[T]): Gen[Option[T]] =
  frequency(1 -> const(None), 9 -> some(g))

此定义使用 frequency 使 None 不太有趣的情况比 Some 更有趣的情况更不可能。

事实上，我们可以在上面的二叉树示例中结合 Gen.sized 和 Gen.frequency 使 genTree 更有可能生成“有趣”的节点而不是“无聊”的叶子:

def genTree: Gen[Tree] = Gen.sized { height =>
  if (height <= 0) {
    genLeaf
  } else {
    Gen.frequency(1 -> genLeaf, 9 -> genNode)
  }
}

关于scala - 理解 ScalaChecks 的 'generation size'，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题：https://stackoverflow.com/questions/42834516/