Polymorphic type inference and assignment
Polymorphic type inference and assignment
复制标题
多态类型推断和赋值
DOI：
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发表时间：
1991
期刊：
影响因子：
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通讯作者：
P. Weis
中科院分区：
文献类型：
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作者：
X. Leroy;P. Weis
我们提出了一种新的方法，用于使用类似于ML的语言的数据接受数据的多态性键入。这种方法基于对类型概括的限制，以及函数的反复键入。此处给出的类型系统可以更好地整合命令性编程样式与ML的纯应用内核。特别是，可以安全地给出完全多态类型的可变数据的通用函数。我们显示此类型系统的健全性，并提供类型的重建算法。
We present a new approach to the polymorphic typing of data accepting in-place modiflcation in ML-like languages. This approach is based on restrictions over type generalization, and a reflned typing of functions. The type system given here leads to a better integration of imperative programming style with the purely applicative kernel of ML. In particular, generic functions that allocate mutable data can safely be given fully polymorphic types. We show the soundness of this type system, and give a type reconstruction algorithm.