标准 ML 中 Word64 的多态转换

Question

我想创建一个多态函数，将 8、16、32 位字转换为 64 位字。我该怎么做？

更新 1

在基础库中，所有的词结构都有函数toLarge和fromLarge将to/from转换为LargeWord，据我所知只是一个同义词Word32.

更新2

根据规范，字长必须是 2 的幂，但在 SML/NJ 我有

Standard ML of New Jersey v110.84 [built: Mon Dec 03 10:23:14 2018]
- Word.wordSize;
val it = 31 : int
- Word32.wordSize;
val it = 32 : int
- Word.toLarge;
val it = fn : word -> Word32.word
> LargeWord.wordSize;
val it = 32 : int

在 PolyML 中

Poly/ML 5.7.1 Release
> Word.wordSize;
val it = 63: int
> Word64.wordSize;
val it = 64: int
> Word.toLarge;
val it = fn: word -> ?.word
> LargeWord.wordSize;
val it = 64: int

怎么样？为什么 Word.wordSize 不是二的幂？为什么 Word 表示在这些 SML 实现中不同？

更新3

实际上，我希望能够使用 (<<) 运算符 "promote" 将较小的单词转换为较大的单词，但不知道该怎么做。

更新4

好像Word和LargeWord依赖架构，代表一个机器字。因为SML/NJ不支持64位arch，所以字长不同

Answer 1

我的结论是，没有办法以多态方式实现它。相反，必须使用适当的 toLarge/fromLarge 方法，如下所示：

fun toWord64 (w : Word8.word) : Word64.word = Word64.fromLarge (Word8.toLarge w)

我可以直接使用 toLarge，但我想确保结果值为 Word64。这将使用 SML/NJ 进行编译，但调用此函数将导致运行时异常。

顺便说一句，我没有找到如何从 32 位字节数组中提取 Word64 的方法SML/NJ。

Answer 2

你说得对，类型 Word8.word、Word32.word 和 Word64.word 仅共享通用类型 'a，通常不能转换为 Word64.word通过 参数多态性 .

您正在寻找的确切功能可能（和应该）是：

Word<N>.toLargeWord : word -> LargeWord.word

不幸的是，正如您所发现的，LargeWord.word 似乎是 Word32 的别名，而不是 SML/NJ 中的 Word64。看起来不像Basis指定LargeWord.word必须这样做，而是现实。在 Poly/ML 中 LargeWord.wordSize 似乎是 126 而在 Moscow ML 中没有 LargeWord 结构！叹。但至少在 Poly/ML 它可以包含一个 Word64.word.

鉴于此，我建议以下两点之一：

您可以使用 ad-hoc 多态性：因为所有三个模块共享签名 WORD 并且此签名持有，除其他外：
```
val toLargeInt : word -> LargeInt.int
```
所以一个 hack 可能是转换为 LargeInt.int，然后向下转换为 Word64.word：您可以构建一个 functor，它需要一个模块WORD 签名和 return 包含转换为 Word64.
的结构
```
functor ToWord64 (WordN : WORD) = struct
    fun toWord64 (n : WordN.word) : Word64.word =
        Word64.fromLargeInt (WordN.toLargeInt n)
end
```
然后您可以为每个案例实例化此函子：
```
structure Word8ToWord64 = ToWord64(Word8)

val myWord64 = Word8ToWord64.toWord64 myWord8
```
这有点混乱，包含 LargeWord 的现有模块的层次结构旨在避免它。
或者，如果您希望避免使用这种额外的函子和任意精度整数作为中间表示，因为这既低效又不必要，您可以更改标准库的 LargeWord :> WORD所以它假定使用 Word64 代替。

如果标准库是用函数式风格编写的，并且 LargeWord having/being 参数固定在某个地方，您可以覆盖它，这本可以避免。但它也会使标准库更加复杂。

关于 ML 模块系统设计，我认为选择将 toLargeWord 放在 WORD 签名中是一种非常方便的方法，因为您不需要很多仿函数实例，但是，正如您所见，不是很可扩展。您可以看到 Jane Street 的 OCaml 库 Base 和 Core 中应用的不同哲学，在 Core 中您有例如Char.Map.t（方便），在 Base 中你有 Map.M(Char).t（可扩展）。

我假设你的话都是无符号的

标准 ML 中 Word64 的多态转换

Polymorphic coersion to Word64 in Standard ML

sml

smlnj

polyml

mlton

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