主頁 > 資料庫 > 無法理解Haskell中`foldr`和`map`的行為

無法理解Haskell中`foldr`和`map`的行為

2022-03-22 12:05:59 資料庫

我有一個函式prefixes,給定[1, 2, 3],回傳 prefixes [[1], [1, 2], [1, 2, 3]]定義如下:

prefixes :: Num a => [a] -> [[a]]
prefixes = foldr (\x acc -> [x] : (map ((:) x) acc)) []

我花了將近兩天的時間試圖理解為什么會這樣。當我在腦海中除錯它時,我想這是為了prefixes [1, 2, 3]

foldr call|__________________________________________________________________________
    1     | [1] : (map ((:) 1) [])
          |
          |         where x = 1 and acc = []
          |         returns acc = [[1]]
          |
    2     | [2] : (map ((:) 2) [[1]])
          |
          |         where x = 2 and acc = [[1]]
          |         and (map ((:) 2) [[1]])
          |                  returns acc = [[1, 2]]
          |         and [2] : [[1, 2]]
          |                  returns [[2], [1, 2]]
          |
    3     | [3] : (map ((:) 3) [[2], [1, 2]])
          |
          |         where x = 3 and acc = [[2], [1, 2]]
          |         and (map ((:) 3) [[2], [1, 2]])
          |                  returns acc = [[2, 3], [1, 2, 3]]
          |         and [3] : [[2, 3], [1, 2, 3]]
          |                  returns [[3], [2, 3], [1, 2, 3]]
          |

然后函式終止并回傳[[3], [2, 3], [1, 2, 3]]但顯然這并沒有發生。它回傳[[1], [1, 2], [1, 2, 3]]

在 Ghci 中,我發現:

Stopped in Main.prefixes, ex.hs:21:20-63

_result :: [a] -> [[a]] = _
[ex.hs:21:20-63] *Main> :step

Stopped in Main.prefixes, ex.hs:21:37-59

_result :: [[Integer]] = _
acc :: [[Integer]] = _
x :: Integer = 1

[ex.hs:21:37-59] *Main> :step

[[1]

Stopped in Main.prefixes, ex.hs:21:44-58

_result :: [[Integer]] = _
acc :: [[Integer]] = _
x :: Integer = 1

[ex.hs:21:44-58] *Main> :step
Stopped in Main.prefixes, ex.hs:21:37-59

_result :: [[Integer]] = _
acc :: [[Integer]] = _
x :: Integer = 2

[ex.hs:21:37-59] *Main> :step
,
Stopped in Main.prefixes, ex.hs:21:49-53

_result :: [Integer] -> [Integer] = _
x :: Integer = 1

[ex.hs:21:49-53] *Main> :step
[1,2]
Stopped in Main.prefixes, ex.hs:21:44-58

_result :: [[Integer]] = _
acc :: [[Integer]] = _
x :: Integer = 2

[ex.hs:21:44-58] *Main> :step
Stopped in Main.prefixes, ex.hs:21:37-59

_result :: [[Integer]] = _
acc :: [[Integer]] = _
x :: Integer = 3

[ex.hs:21:37-59] *Main> :step
,
[1Stopped in Main.prefixes, ex.hs:21:49-53

_result :: [Integer] -> [Integer] = _
x :: Integer = 2

[ex.hs:21:49-53] *Main> :step
,2,3]
Stopped in Main.prefixes, ex.hs:21:44-58

_result :: [[Integer]] = _
acc :: [[Integer]] = _
x :: Integer = 3

[ex.hs:21:44-58] *Main> :step

]

我將其解釋為:

__lines___|__________________________________________________________________________
 21:37-59 | [1] : (map ((:) 1) acc)           ->  [[1]
          |        
          |              
          |
 21:44-58 |       (map ((:) 1) acc)           ->  does nothing, as acc = []
          |                                                 
          |              
          |
 21:37-59 | [2] : (map ((:) 2) acc)           ->  ,
          |         
          |              
          |
 21:49-53 |            ((:) 1)                ->  [1, 2]
          |            
          |                 
          |
 21:44-58 |       (map ((:) 2) acc)           ->  outputs nothing
          |         
          |              
          |
 21:37-59 | [3] : (map ((:) 3) acc)           ->  ,[1
          |         
          |              
          |
 21:49-53 |            ((:) 2)                ->  , 2, 3]
          |             
          |
 21:44-58 |       (map ((:) 3) acc)           ->  ]
          |

印刷[[1], [1, 2], [1, 2, 3]]有人可以解釋為什么在評估第 49-53 行時,xx 值是來自上一次foldr呼叫嗎?

我知道(map ((:) x) acc)可以擴展為(foldr ((:) . ((:) x)) [] acc), as map f = foldr ((:) . f) []所以我將函式重寫為以下

prefixesSolution :: Num a => [a] -> [[a]]
prefixesSolution = foldr (\x acc -> [x] : (foldr ((:) . ((:) x)) [] acc)) []

And this works as well. Now, the lambda passed to the second foldr ((:) . ((:) x)) I would imagine could be refactored as (\ element accumulator -> (element:accumulator) . ((element:accumulator) x)). But this does not work: Couldn't match expected type ‘a -> a0 -> b0’ with actual type ‘[[a]]’. All this I have done in order to pinpoint exactly what is happening.

I also do not understand the function passed to map ((:) x).

I apologize for how convoluted this post is. At this point I don't even know what I don't know. If someone could clearly walk me through this function I would be so so grateful.

uj5u.com熱心網友回復:

foldr從串列的末尾開始累積。

最初acc = [](使用 的第二個引數foldr)。

從最后開始,我們將給定的函式\x acc -> [x] : (map ((:) x) acc)應用于x = 3

[3] : map (3 :) []
= [[3]]

使用acc = [[3]],添加前面的元素,x = 2

[2] : map (2 :) [[3]]
= [[2], [2,3]]

使用acc = [[2], [2,3]],添加前面的元素,x = 1

[1] : map (1 :) [[2], [2,3]]
= [[1], [1,2], [1,2,3]]

您仍然可以評估foldr“從左到右”,但在這種情況下,請記住acc使用“下一個遞回呼叫”來實體化。

foldr f b (x : xs) = f x (foldr f b xs)

prefixes [1,2,3]
= [1] : map (1 :) (prefixes [2,3])    -- acc = prefixes [2,3], the next recursive call
= [1] : map (1 :) ([2] : map (2 :) (prefixes [3]))
...

uj5u.com熱心網友回復:

從關于傳遞給 map 的函式的問題開始:

在 Haskell 中,所有的運算子也是函式。就其本身而言,:是串列構造(“cons”)運算子:

 1 : [2,3]  -- > [1,2,3]

如果你在它周圍加上括號,它就變成了一個前綴函式而不是一個中綴運算子:

 (:) 1 [2,3]  -- > [1,2,3]

當您記得 Haskell 函式應用程式是 curried 時,您可以看到它(:) 1必然是一個將 1 附加到串列的函式:

 f = (:) 1
 f [2,3]   -- > [1,2,3]

所以傳遞給的函式map是一個將串列作為其引數并將x(來自 的當前項foldr)添加到該串列的函式。

周圍的函式在[x]that 的結果之前map,增加了串列。

接下來說說foldr自己。將串列 [1,2,3] 視為創建它所需的 cons 呼叫序列可能會有所幫助。以如下所示的樹形形式:

   (:)
1      (:)
    2      (:)
        3      []

在 Haskell 中,你可以這樣寫:

(:) 1 ( (:) 2 ( (:) 3 [] ) )

鑒于上述情況,呼叫foldr func init [1,2,3]所做的是將 final 替換[]initvalue 并將所有(:)s 替換為提供的func所以最終的結果和這個運算式的結果是一樣的,你可以把它看作是foldr版本的擴展:

func 1 ( func 2 ( func 3 init ) )

That is, foldr first calls the func on 3 (which becomes x) and [] (which becomes acc). (Technically, it calls the function on 3, and the result of that call is another function that it then calls on [], but that's just how function application works in Haskell; the difference is not important to this particular discussion.) Then it calls the func on 2 and the result of the first call, and then it calls it on 1 and the result of the second call.

As we established above, the func first does a map ((:) 3) [] - returning [], since mapping anything across the empty list just returns the empty list - and prepends [3] to the result, giving [[3]].

然后它在 2 和 上呼叫函式[[3]]映射回傳[[2,3]],它預先設定[2],產生[[2],[2,3]]

最后它在 1 和 上呼叫函式[[2],[2,3]]映射回傳[[1,2],[1,2,3]],函式[1]添加到它前面,產生最終的答案[[1],[1,2],[1,2,3]]

uj5u.com熱心網友回復:

在手動評估某些東西時prefixes [1,2,3],您應該非常小心地寫出評估的每個步驟。

我會這樣看:

在我們開始之前,我建議幾個準備步驟。我也會給變數新的名字,希望能讓事情更清楚。

將模式匹配寫成case運算式會有所幫助,所以我們接下來會這樣做。

我們可以觀察到foldr可以寫成

foldr f z list =
  case list of
    [] -> z
    (y:ys) -> f y (foldr f z ys)

稍后我將跳過特定map應用程式的一些細節,更多地關注這些foldr步驟。如果不清楚,我可以進一步擴展。

既然我們已經解決了這個問題,我們就可以進行評估了。我不會過多關注評估順序,因為這不會影響最終結果。這將使我簡化一些事情。因此,您不必假設這正是計算機正在執行的操作(即使此處的結果相同,但在記憶體效率、時間效率和可能的嚴格性屬性方面可能存在差異)。

    prefixes [1,2,3]

==> {definition of prefixes}
    foldr (\x acc -> [x] : (map ((:) x) acc)) [] [1,2,3]

==> {definition of foldr}
    let f = \x acc -> [x] : (map ((:) x) acc)
    in
    case [1,2,3] of
      [] -> []
      (y:ys) -> f y (foldr f [] ys)

==> {reduce case match on known value}
    let f = \x acc -> [x] : (map ((:) x) acc)
    in
    f 1 (foldr f [] [2,3])

==> {definition of foldr}
    let f = \x acc -> [x] : (map ((:) x) acc)
    in
    f 1 (case [2,3] of
           [] -> []
           (y:ys) -> f y (foldr f [] ys))

==> {reduce case match on known value}
    let f = \x acc -> [x] : (map ((:) x) acc)
    in
    f 1 (f 2 (foldr f [] [3]))

==> {definition of foldr}
    let f = \x acc -> [x] : (map ((:) x) acc)
    in
    f 1 (f 2 (case [3] of
               [] -> []
               (y:ys) -> f y (foldr f [] ys)))

==> {reduce case match on known value}
    let f = \x acc -> [x] : (map ((:) x) acc)
    in
    f 1 (f 2 (f 3 (foldr f [] [])))

==> {definition of foldr}
    let f = \x acc -> [x] : (map ((:) x) acc)
    in
    f 1 (f 2 (f 3 (case [] of
                    [] -> []
                    (y:ys) -> f y (foldr f [] ys))))

==> {reduce case match on known value}
    let f = \x acc -> [x] : (map ((:) x) acc)
    in
    f 1 (f 2 (f 3 []))

==> {apply f}
    let f = \x acc -> [x] : (map ((:) x) acc)
    in
    f 1 (f 2 ([3] : map ((:) 3) []))

==> {apply map}
    let f = \x acc -> [x] : (map ((:) x) acc)
    in
    f 1 (f 2 ([3] : []))

==> {list sugar}
    let f = \x acc -> [x] : (map ((:) x) acc)
    in
    f 1 (f 2 [[3]])

==> {apply f}
    let f = \x acc -> [x] : (map ((:) x) acc)
    in
    f 1 ([2] : map ((:) 2) [[3]])

==> {apply map}
    let f = \x acc -> [x] : (map ((:) x) acc)
    in
    f 1 ([2] : [((:) 2) [3]])

==> {list sugar}
    let f = \x acc -> [x] : (map ((:) x) acc)
    in
    f 1 [[2], [2,3]]

==> {apply f}
    [1] : map ((:) 1) [[2], [2,3]]

==> {apply map}
    [1] : [((:) 1) [2], ((:) 1) [2,3]]

==> {list sugar}
    [1] : [[1,2], [1,2,3]]

==> {list sugar}
    [[1], [1,2], [1,2,3]]

This is the general process can be used to understand the result obtained from evaluating expressions. Note that every step is a valid Haskell expression that behaves identically to the original expression. Essentially, I just expanded definitions, reduced case expressions when the case is matching on a (:) ... ... or a [], applied functions (using beta-reduction) and introduced some syntactic sugar for lists to make things a bit easier to read in parts. Those kinds of steps already cover a significant portion of the tools you need to reduce most Haskell expressions by hand.

A very similar process can also be used for equational reasoning, which can be used as a systematic technique to optimize Haskell programs. It works by replacing expressions with other expressions that always give the same result but could have different efficiency characteristics. Essentially anything written by Richard Bird will provide examples of equational reasoning, among others.

轉載請註明出處,本文鏈接:https://www.uj5u.com/shujuku/446074.html

標籤:haskell ghci

上一篇:型別級約束編碼

下一篇:在Haskell中添加(:)函式定義

標籤雲
其他(157675) Python(38076) JavaScript(25376) Java(17977) C(15215) 區塊鏈(8255) C#(7972) AI(7469) 爪哇(7425) MySQL(7132) html(6777) 基礎類(6313) sql(6102) 熊猫(6058) PHP(5869) 数组(5741) R(5409) Linux(5327) 反应(5209) 腳本語言(PerlPython)(5129) 非技術區(4971) Android(4554) 数据框(4311) css(4259) 节点.js(4032) C語言(3288) json(3245) 列表(3129) 扑(3119) C++語言(3117) 安卓(2998) 打字稿(2995) VBA(2789) Java相關(2746) 疑難問題(2699) 细绳(2522) 單片機工控(2479) iOS(2429) ASP.NET(2402) MongoDB(2323) 麻木的(2285) 正则表达式(2254) 字典(2211) 循环(2198) 迅速(2185) 擅长(2169) 镖(2155) 功能(1967) .NET技术(1958) Web開發(1951) python-3.x(1918) HtmlCss(1915) 弹簧靴(1913) C++(1909) xml(1889) PostgreSQL(1872) .NETCore(1853) 谷歌表格(1846) Unity3D(1843) for循环(1842)

熱門瀏覽
  • GPU虛擬機創建時間深度優化

    **?桔妹導讀:**GPU虛擬機實體創建速度慢是公有云面臨的普遍問題,由于通常情況下創建虛擬機屬于低頻操作而未引起業界的重視,實際生產中還是存在對GPU實體創建時間有苛刻要求的業務場景。本文將介紹滴滴云在解決該問題時的思路、方法、并展示最終的優化成果。 從公有云服務商那里購買過虛擬主機的資深用戶,一 ......

    uj5u.com 2020-09-10 06:09:13 more
  • 可編程網卡芯片在滴滴云網路的應用實踐

    **?桔妹導讀:**隨著云規模不斷擴大以及業務層面對延遲、帶寬的要求越來越高,采用DPDK 加速網路報文處理的方式在橫向縱向擴展都出現了局限性。可編程芯片成為業界熱點。本文主要講述了可編程網卡芯片在滴滴云網路中的應用實踐,遇到的問題、帶來的收益以及開源社區貢獻。 #1. 資料中心面臨的問題 隨著滴滴 ......

    uj5u.com 2020-09-10 06:10:21 more
  • 滴滴資料通道服務演進之路

    **?桔妹導讀:**滴滴資料通道引擎承載著全公司的資料同步,為下游實時和離線場景提供了必不可少的源資料。隨著任務量的不斷增加,資料通道的整體架構也隨之發生改變。本文介紹了滴滴資料通道的發展歷程,遇到的問題以及今后的規劃。 #1. 背景 資料,對于任何一家互聯網公司來說都是非常重要的資產,公司的大資料 ......

    uj5u.com 2020-09-10 06:11:05 more
  • 滴滴AI Labs斬獲國際機器翻譯大賽中譯英方向世界第三

    **桔妹導讀:**深耕人工智能領域,致力于探索AI讓出行更美好的滴滴AI Labs再次斬獲國際大獎,這次獲獎的專案是什么呢?一起來看看詳細報道吧! 近日,由國際計算語言學協會ACL(The Association for Computational Linguistics)舉辦的世界最具影響力的機器 ......

    uj5u.com 2020-09-10 06:11:29 more
  • MPP (Massively Parallel Processing)大規模并行處理

    1、什么是mpp? MPP (Massively Parallel Processing),即大規模并行處理,在資料庫非共享集群中,每個節點都有獨立的磁盤存盤系統和記憶體系統,業務資料根據資料庫模型和應用特點劃分到各個節點上,每臺資料節點通過專用網路或者商業通用網路互相連接,彼此協同計算,作為整體提供 ......

    uj5u.com 2020-09-10 06:11:41 more
  • 滴滴資料倉庫指標體系建設實踐

    **桔妹導讀:**指標體系是什么?如何使用OSM模型和AARRR模型搭建指標體系?如何統一流程、規范化、工具化管理指標體系?本文會對建設的方法論結合滴滴資料指標體系建設實踐進行解答分析。 #1. 什么是指標體系 ##1.1 指標體系定義 指標體系是將零散單點的具有相互聯系的指標,系統化的組織起來,通 ......

    uj5u.com 2020-09-10 06:12:52 more
  • 單表千萬行資料庫 LIKE 搜索優化手記

    我們經常在資料庫中使用 LIKE 運算子來完成對資料的模糊搜索,LIKE 運算子用于在 WHERE 子句中搜索列中的指定模式。 如果需要查找客戶表中所有姓氏是“張”的資料,可以使用下面的 SQL 陳述句: SELECT * FROM Customer WHERE Name LIKE '張%' 如果需要 ......

    uj5u.com 2020-09-10 06:13:25 more
  • 滴滴Ceph分布式存盤系統優化之鎖優化

    **桔妹導讀:**Ceph是國際知名的開源分布式存盤系統,在工業界和學術界都有著重要的影響。Ceph的架構和演算法設計發表在國際系統領域頂級會議OSDI、SOSP、SC等上。Ceph社區得到Red Hat、SUSE、Intel等大公司的大力支持。Ceph是國際云計算領域應用最廣泛的開源分布式存盤系統, ......

    uj5u.com 2020-09-10 06:14:51 more
  • es~通過ElasticsearchTemplate進行聚合~嵌套聚合

    之前寫過《es~通過ElasticsearchTemplate進行聚合操作》的文章,這一次主要寫一個嵌套的聚合,例如先對sex集合,再對desc聚合,最后再對age求和,共三層嵌套。 Aggregations的部分特性類似于SQL語言中的group by,avg,sum等函式,Aggregation ......

    uj5u.com 2020-09-10 06:14:59 more
  • 爬蟲日志監控 -- Elastc Stack(ELK)部署

    傻瓜式部署,只需替換IP與用戶 導讀: 現ELK四大組件分別為:Elasticsearch(核心)、logstash(處理)、filebeat(采集)、kibana(可視化) 下載均在https://www.elastic.co/cn/downloads/下tar包,各組件版本最好一致,配合fdm會 ......

    uj5u.com 2020-09-10 06:15:05 more
最新发布
  • day02-2-商鋪查詢快取

    功能02-商鋪查詢快取 3.商鋪詳情快取查詢 3.1什么是快取? 快取就是資料交換的緩沖區(稱作Cache),是存盤資料的臨時地方,一般讀寫性能較高。 快取的作用: 降低后端負載 提高讀寫效率,降低回應時間 快取的成本: 資料一致性成本 代碼維護成本 運維成本 3.2需求說明 如下,當我們點擊商店詳 ......

    uj5u.com 2023-04-20 08:33:24 more
  • MySQL中binlog備份腳本分享

    關于MySQL的二進制日志(binlog),我們都知道二進制日志(binlog)非常重要,尤其當你需要point to point災難恢復的時侯,所以我們要對其進行備份。關于二進制日志(binlog)的備份,可以基于flush logs方式先切換binlog,然后拷貝&壓縮到到遠程服務器或本地服務器 ......

    uj5u.com 2023-04-20 08:28:06 more
  • day02-短信登錄

    功能實作02 2.功能01-短信登錄 2.1基于Session實作登錄 2.1.1思路分析 2.1.2代碼實作 2.1.2.1發送短信驗證碼 發送短信驗證碼: 發送驗證碼的介面為:http://127.0.0.1:8080/api/user/code?phone=xxxxx<手機號> 請求方式:PO ......

    uj5u.com 2023-04-20 08:27:27 more
  • 快取與資料庫雙寫一致性幾種策略分析

    本文將對幾種快取與資料庫保證資料一致性的使用方式進行分析。為保證高并發性能,以下分析場景不考慮執行的原子性及加鎖等強一致性要求的場景,僅追求最終一致性。 ......

    uj5u.com 2023-04-20 08:26:48 more
  • sql陳述句優化

    問題查找及措施 問題查找 需要找到具體的代碼,對其進行一對一優化,而非一直把關注點放在服務器和sql平臺 降低簡化每個事務中處理的問題,盡量不要讓一個事務拖太長的時間 例如檔案上傳時,應將檔案上傳這一步放在事務外面 微軟建議 4.啟動sql定時執行計劃 怎么啟動sqlserver代理服務-百度經驗 ......

    uj5u.com 2023-04-20 08:26:35 more
  • 云時代,MySQL到ClickHouse資料同步產品對比推薦

    ClickHouse 在執行分析查詢時的速度優勢很好的彌補了MySQL的不足,但是對于很多開發者和DBA來說,如何將MySQL穩定、高效、簡單的同步到 ClickHouse 卻很困難。本文對比了 NineData、MaterializeMySQL(ClickHouse自帶)、Bifrost 三款產品... ......

    uj5u.com 2023-04-20 08:26:29 more
  • sql陳述句優化

    問題查找及措施 問題查找 需要找到具體的代碼,對其進行一對一優化,而非一直把關注點放在服務器和sql平臺 降低簡化每個事務中處理的問題,盡量不要讓一個事務拖太長的時間 例如檔案上傳時,應將檔案上傳這一步放在事務外面 微軟建議 4.啟動sql定時執行計劃 怎么啟動sqlserver代理服務-百度經驗 ......

    uj5u.com 2023-04-20 08:25:13 more
  • Redis 報”OutOfDirectMemoryError“(堆外記憶體溢位)

    Redis 報錯“OutOfDirectMemoryError(堆外記憶體溢位) ”問題如下: 一、報錯資訊: 使用 Redis 的業務介面 ,產生 OutOfDirectMemoryError(堆外記憶體溢位),如圖: 格式化后的報錯資訊: { "timestamp": "2023-04-17 22: ......

    uj5u.com 2023-04-20 08:24:54 more
  • day02-2-商鋪查詢快取

    功能02-商鋪查詢快取 3.商鋪詳情快取查詢 3.1什么是快取? 快取就是資料交換的緩沖區(稱作Cache),是存盤資料的臨時地方,一般讀寫性能較高。 快取的作用: 降低后端負載 提高讀寫效率,降低回應時間 快取的成本: 資料一致性成本 代碼維護成本 運維成本 3.2需求說明 如下,當我們點擊商店詳 ......

    uj5u.com 2023-04-20 08:24:03 more
  • day02-短信登錄

    功能實作02 2.功能01-短信登錄 2.1基于Session實作登錄 2.1.1思路分析 2.1.2代碼實作 2.1.2.1發送短信驗證碼 發送短信驗證碼: 發送驗證碼的介面為:http://127.0.0.1:8080/api/user/code?phone=xxxxx<手機號> 請求方式:PO ......

    uj5u.com 2023-04-20 08:23:11 more