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在维基百科上,它说使用 call/cc 你可以实现 amb 运算符来进行非确定性选择,我的问题是如何在一种语言中实现 amb 运算符,在这种语言中,对延续的唯一支持是以延续传递风格编写,就像在 erlang 中一样?
最佳答案
如果您可以将构成成功解决方案或选择的约束编码为守卫,则可以使用列表推导式来生成解决方案。例如,list comprehension documentation显示解决 Pythagorean triples 的示例,这是一个经常使用 amb
解决的问题(例如参见 exercise 4.35 of SICP, 2nd edition )。这是更有效的解决方案,pyth1/1
,显示在列表推导页面上:
pyth1(N) ->
[ {A,B,C} ||
A <- lists:seq(1,N-2),
B <- lists:seq(A+1,N-1),
C <- lists:seq(B+1,N),
A+B+C =< N,
A*A+B*B == C*C
].
amb
的一个重要方面正在有效地搜索解决方案空间,这是通过为 A
生成可能的值来完成的, B
,和C
与 lists:seq/2
然后用 guard 约束和测试这些值。请注意,该页面还显示了一个名为 pyth/1
的效率较低的解决方案。哪里A
, B
,和C
全部使用 lists:seq(1,N)
相同地生成;该方法生成所有排列,但比 pyth1/1
慢(例如,在我的机器上, pyth(50)
比 pyth1(50)
慢 5-6 倍)。
如果您的约束无法表示为防护,您可以使用模式匹配和 try/catch 来处理失败的解决方案。例如,pyth/1
中的算法相同。重写为常规函数 triples/1
和递归triples/5
:
-module(pyth).
-export([triples/1]).
triples(N) ->
triples(1,1,1,N,[]).
triples(N,N,N,N,Acc) ->
lists:reverse(Acc);
triples(N,N,C,N,Acc) ->
triples(1,1,C+1,N,Acc);
triples(N,B,C,N,Acc) ->
triples(1,B+1,C,N,Acc);
triples(A,B,C,N,Acc) ->
NewAcc = try
true = A+B+C =< N,
true = A*A+B*B == C*C,
[{A,B,C}|Acc]
catch
error:{badmatch,false} ->
Acc
end,
triples(A+1,B,C,N,NewAcc).
我们使用模式匹配有两个目的:
A
的值, B
和C
关于N
并知道我们何时完成triples/5
最后一个子句的正文中,断言条件 A+B+C =< N
和A*A+B*B == C*C
匹配true
如果两个条件都匹配true
在 triples/5
的最后一个子句中,我们将解决方案插入到累加器列表中,但如果其中一个无法匹配,我们会捕获 badmatch
错误并保留原始累加器值。
调用triples/1
产生与 pyth/1
中使用的列表理解方法相同的结果和pyth1/1
,但它的速度也是 pyth/1
的一半。即便如此,使用这种方法,任何约束都可以编码为普通函数,并在 try/catch 表达式中测试是否成功。
关于Erlang 实现了 amb 运算符。,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/31278051/
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