Leskov，Leibniz，别扭的名字，是什么地干活？碰巧从scalaz源代码里发现了这么个东西：scalaz/BindSyntax.scala
/** Wraps a value `self` and provides methods related to `Bind` */
final class BindOps[F[_],A] private[syntax](val self: F[A])(implicit val F: Bind[F]) extends Ops[F[A]] {
////
import Liskov.<~<, Leibniz.===
def flatMap[B](f: A => F[B]) = F.bind(self)(f)
def >>=[B](f: A => F[B]) = F.bind(self)(f)
def ∗[B](f: A => F[B]) = F.bind(self)(f)
def join[B](implicit ev: A <~< F[B]): F[B] = F.bind(self)(ev(_))
def μ[B](implicit ev: A <~< F[B]): F[B] = F.bind(self)(ev(_))
def >>[B](b: => F[B]): F[B] = F.bind(self)(_ => b)
def ifM[B](ifTrue: => F[B], ifFalse: => F[B])(implicit ev: A === Boolean): F[B] = {
val value: F[Boolean] = ev.subst(self)
F.ifM(value, ifTrue, ifFalse)
}
////
}
原来Liskov和Leibniz都是scalaz库的type class。Leskov <~< 和 Leibniz === 都是类型操作符号，实际上是scalaz自己版本的类型限制操作符 <:< 和 =:= 。发现这两个函数看起来特别奇怪才打起了彻底了解一下Leskov和Leibeniz的主意：
def join[B](implicit ev: A <~< F[B]): F[B] = F.bind(self)(ev(_))
def ifM[B](ifTrue: => F[B], ifFalse: => F[B])(implicit ev: A === Boolean): F[B] = {
val value: F[Boolean] = ev.subst(self)
F.ifM(value, ifTrue, ifFalse)
}
在这两个函数的隐式参数分别使用了<~<和=== 。既然与标准scala库的<:<和=:=相对应，那么我们可以先了解一下<:<和=:=的用法：
A =:= B 意思是A必须是B类型的，如：A =:= Int 意思是A必须是Int类型的。而A <:< B 意思是A必须是B的子类，或者说是我们可以在任何时候用A来替代B。那么既然已经知道了A的类型为什么还需要再框定它呢？实际上的确在某些场合需要对A的类型进行进一步框定，看看下面的例子：
case class Foo[A](a: A) { //type A 可以是任何类型
def getLength(implicit ev: A =:= String): Int = a.length //A必须是String
def getSquare(implicit ev: A <:< Int): Int = a * a //A必须是Int或子类
}
Foo("word length").getLength //> res0: Int = 11
Foo(3).getSquare //> res1: Int = 9
Foo("word length").getSquare //cannot prove that String <:< Int
Foo(3).getLength //cannot prove that Int =:= String
class Foo[A]的类型参数可以是任何类型，意思是我们可以用任何类型来实例化Foo。然后我们在class内部用implicit ev更近一步的限定了A的类型。这样我们才能正确使用getLength和getSquare函数，否则发生编译错误。这个例子基本上能把=:=,<:<解释清楚了。
那么既然scalaz的<~<和===对应了<:<和=:=，那么先在上面的例子中用scalaz版本试试：
1 package Exercises
2 import scalaz._
3 import Scalaz._
4 import Liskov.<~<, Leibniz.===
5 object evidence {
6 case class Foo[A](a: A) { //type A 可以是任何类型
7 def getLength(implicit ev: A === String): Int = ev(a).length //A必须是String
8 def getSquare(implicit ev: A <~< Int): Int = ev(a) * ev(a) //A必须是Int或子类
9 }
10 Foo("word length").getLength //> res0: Int = 11
11 Foo(3).getSquare //> res1: Int = 9
12 Foo("word length").getSquare //could not find implicit value for parameter ev: scalaz.Liskov.<~<[String,Int]
13 Foo(3).getLength //could not find implicit value for parameter ev: scalaz.Leibniz.===[Int,String]
我们看到可以得到相同的效果。
再看看原理，就用scalaz版的作为研究对象吧。因为Liskov和Leibniz都是scalaz的type class，对于隐性参数我们要进行隐式转换解析。先看看Leibniz的一些定义：scalaz/Leibniz.scala
sealed abstract class Leibniz[-L, +H >: L, A >: L <: H, B >: L <: H] {
def apply(a: A): B = subst[Id](a)
def subst[F[_ >: L <: H]](p: F[A]): F[B]
...
先不用理会这些类型参数限定，很乱，总之绕来绕去就是A和B在一个类型区域内。值得注意的是apply，和subst这个抽象函数：输入参数F[A]返回结果F[B]。因为A === String其实就是Leibniz[A,String]的一种表达方式，我们需要解析Leibniz实例。在Leibniz.scala内发现了这个：
object Leibniz extends LeibnizInstances with LeibnizFunctions{
/** `(A === B)` is a supertype of `Leibniz[L,H,A,B]` */
type ===[A,B] = Leibniz[⊥, ⊤, A, B]
}
和
trait LeibnizFunctions {
import Leibniz._
/** Equality is reflexive -- we rely on subtyping to expand this type */
implicit def refl[A]: Leibniz[A, A, A, A] = new Leibniz[A, A, A, A] {
def subst[F[_ >: A <: A]](p: F[A]): F[A] = p
}
/** We can witness equality by using it to convert between types
* We rely on subtyping to enable this to work for any Leibniz arrow
*/
implicit def witness[A, B](f: A === B): A => B =
f.subst[({type λ[X] = A => X})#λ](identity)
implicit def subst[A, B](a: A)(implicit f: A === B): B = f.subst[Id](a)
...
当我们尝试找寻Leibniz[A,String]实例时唯一可能就只有Leibniz[A,A,A,A]，类型转换其实就是通过把subst的传入参数转变成返回结果。我们可以用下面的方法证明：
implicitly[Int === Int] //> res2: scalaz.Leibniz.===[Int,Int] = [email protected]
implicitly[String === Int] //could not find implicit value for parameter e: scalaz.Leibniz.===[String,Int]
ev(a)就是apply(a)=subst[Id](a)=a, 暗地里subst帮助了类型转换A=>String，这点我们可以通过调换A和String的位置来再次证明：
def getLength(implicit ev: String === A): Int = ev(a).length //type mismatch; found : A required: String
同样的我们可以看看Liskov定义：scalaz/Liskov.scala
sealed abstract class Liskov[-A, +B] {
def apply(a: A): B = Liskov.witness(this)(a)
def subst[F[-_]](p: F[B]): F[A]
...
同样是这个subst函数：首先F[-_]是逆变，F[B]=>F[A]需要A是B的子类。隐式转换解析：
object Liskov extends LiskovInstances with LiskovFunctions {
/**A convenient type alias for Liskov */
type <~<[-A, +B] = Liskov[A, B]
/**A flipped alias, for those used to their arrows running left to right */
type >~>[+B, -A] = Liskov[A, B]
}
和
trait LiskovFunctions {
import Liskov._
/**Lift Scala's subtyping relationship */
implicit def isa[A, B >: A]: A <~< B = new (A <~< B) {
def subst[F[-_]](p: F[B]): F[A] = p
}
/**We can witness equality by using it to convert between types */
implicit def witness[A, B](lt: A <~< B): A => B = {
type f[-X] = X => B
lt.subst[f](identity)
}
/**Subtyping is reflexive */
implicit def refl[A]: (A <~< A) = new (A <~< A) {
def subst[F[-_]](p: F[A]): F[A] = p
}
...
我们可以看到在 A <~< B 实例的类型转换函数subst中输入参数F[B]直接替代返回结果F[A]，因为F[]是逆变（contravariant）而A是B的子类。也就是我们可以用A替代B。
好，我们试试分析上面提到的join函数。众所周知，join函数是Monad的打平函数（flaten function）。这个版本可以在这里找到：scalaz/Bind.scala
/** Sequence the inner `F` of `FFA` after the outer `F`, forming a
* single `F[A]`. */
def join[A](ffa: F[F[A]]) = bind(ffa)(a => a)
这个容易理解。但我们现在面对的是这个版本：scalaz/BindSyntax.scala
def join[B](implicit ev: A <~< F[B]): F[B] = F.bind(self)(ev(_))
这里使用了Leskov，我们看看到底发生了什么：
List(List(1),List(2),List(3)).join //> res3: List[Int] = List(1, 2, 3)
List(1.some,2.some,3.some).join //could not find implicit value for parameter ev: scalaz.Liskov.<~<[Option[Int],List[B]]
正确的ev实例需要Liskov[List[List[Int]],List[Int]]，List[List[Int]]是List[Int]的子类。在subst函数里输入参数F[B]直接替代了返回结果F[A]。那么：
F.bind(List[List[A]])(ev(List[A]))
=F.bind(List[List[A]])(witness(Leskov[List[List[Int]],List[Int]])(List[List[Int]])
=F.bind(List[List[A]])(List[Int])
=List[Int]
我们看到List[List[Int]]被witness转换成List[Int]。
上面的分析好像很神奇，但我们隐约可以感受到scala类型系统的强大推断能力。通过提供一些类型的实例，它为我们产生了许多源代码。
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