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Local Contextual Type Inference
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AI
DOI：10.1145/3776653.png)
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摘要
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类型推断对于编程语言至关重要，但在存在像System F这样的丰富类型系统时，完整且全局的推断很快变得不可判定。Pierce和Turner提出了局部类型推断（LTI），作为一种可扩展、部分标注的替代方案，其依赖于应用程序局部的信息。尽管LTI在实践中已被广泛采用，但理论与实践之间存在显著差距，其理论发展不足，且LTI的规范复杂且限制严格。我们提出了局部上下文类型推断，这是基于上下文类型化（一种近年提出的能够捕捉类型信息流的正式体系）对LTI的原则性重新设计。我们介绍了上下文System F（Fc），即带有隐式和一等多态性的System F的一个变体。我们使用声明式类型系统对Fc进行形式化，证明了其正确性、完备性和可判定性，并引入匹配子类型作为声明式推断和算法式推断之间的桥梁。这项工作首次对LTI进行了机制化处理，同时消除了重要的实践限制，并展示了上下文类型化在设计和实现健壮、可扩展且易于实现的类型推断算法方面的能力。
Keyword:
Type Inference
Contextual Typing
Local Type Inference
期刊
P
IF:
2.8
论文数:
308
被引数:
4.7K