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.NET がジェネリック メソッドの戻り値の型を推論できないのはなぜですか?

Jan 03, 2025 pm 10:06 PM

Why Can't .NET Infer Return Types in Generic Methods?

.NET でジェネリック メソッドの戻り値の型を推論できない理由

.NET では、ジェネリック メソッドの戻り値の型を推論できません。この制限は、式內(nèi)で型推論が「雙方向」に流れるのを防ぐために適用されます。これにより、可能な型の組み合わせが爆発的に増加する可能性があります。

次の汎用メソッド:

static TDest Gimme<TSource, TDest>(TSource source)
{
    return default(TDest);
}

戻り値の型推論が許可されている場合、次のコードは次のようになります。 valid:

string dest = Gimme(5);

ただし、Gimme の戻り値の型は引數(shù)の型 int から推測できないため、このコードはコンパイラ エラーになります。

Reasoning

この制限の背後にある理由は、型情報が式の內(nèi)側(cè)と外側(cè)の両方から流れる狀況を防ぐことです。次のシナリオを考えてみましょう。

シナリオ 1: 複數(shù)のオーバーロード

引數(shù)の型が異なるメソッド N の 10 個のオーバーロードがあるとします。ジェネリック メソッドの戻り値の型の推論を許可する場合、式 N(G(5)) 內(nèi)の G の戻り値の型を推論する必要があります。これには、N の 10 個のオーバーロードをすべて考慮し、「最適な」ものを選択する必要があります。ただし、「最適な」オーバーロードを決定する基準(zhǔn)が明確ではないため、曖昧さが生じる可能性があります。

シナリオ 2: 條件式

式 double x = b について考えてみましょう。 ? G(5) : 123. 戻り値の型の推論が許可されている場合は、條件式 (double) の型に基づいて G の戻り値の型を決定する必要があります。ただし、これでは、G の戻り値の型が條件式 (int) の引數(shù)の型に暗黙的に変換可能である必要がある可能性が考慮されていません。

シナリオ 3: ネストされた式

式 N(N(b ? G(5) * のように、複數(shù)の條件式とメソッド呼び出しを組み合わせると、 G("hello") : 123))、戻り値の型推論の複雑さは指數(shù)関數(shù)的に増加します。 G と N の考えられるすべてのオーバーロードを組み合わせて考慮する必要があり、考えられる型の組み合わせが爆発的に増加します。

結(jié)論

ジェネリックの戻り型推論を禁止することで.NET は、これらの組み合わせ爆発を防ぎ、型推論が予測可能かつ一貫した方法で行われるようにします。

以上が.NET がジェネリック メソッドの戻り値の型を推論できないのはなぜですか?の詳細(xì)內(nèi)容です。詳細(xì)については、PHP 中國語 Web サイトの他の関連記事を參照してください。

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はい、関數(shù)の過負(fù)荷はCの多型形態(tài)であり、特に時間の多型をコンパイルします。 1。関數(shù)の過負(fù)荷により、同じ名前が異なるパラメーターリストを持つ複數(shù)の関數(shù)が許可されます。 2。コンパイラは、提供されたパラメーターに基づいてコンパイル時間に呼び出す関數(shù)を決定します。 3.ランタイムの多型とは異なり、機能過負(fù)荷は実行時に余分なオーバーヘッドがなく、実裝が簡単ですが、柔軟性が低くなります。

Cのさまざまな種類の多型は何ですか?説明した Cのさまざまな種類の多型は何ですか?説明した Jun 20, 2025 am 12:08 AM

Cには、コンパイルタイム多型とランタイム多型の2つの主要な多型タイプがあります。 1.コンピレーション時間の多型は、関數(shù)の過負(fù)荷とテンプレートを通じて実裝され、高い効率を提供しますが、コード膨満につながる可能性があります。 2。ランタイムの多型は、仮想関數(shù)と継承を通じて実裝され、柔軟性を提供しますが、パフォーマンスオーバーヘッドを提供します。

C:多型は本當(dāng)に便利ですか? C:多型は本當(dāng)に便利ですか? Jun 20, 2025 am 12:01 AM

はい、Cの多型は非常に便利です。 1)新しいタイプを簡単に追加できる柔軟性を提供します。 2)コードの再利用を促進し、重複を減らします。 3)メンテナンスを簡素化し、コードの拡張と適応が容易になります。パフォーマンスとメモリ管理の課題にもかかわらず、その利點は複雑なシステムで特に重要です。

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