16.5. Ленивые и жадные вычисления
В процедурных языках мы всегда предполагаем, что фактические параметры вычисляются до вызова функции:
-
C
n = min (j + k, (i + 4) /m);
Для обозначения такой методики используется термин — жадные вычисления. Однако жадные вычисления имеют свои собственные проблемы, с которыми мы столкнулись в if-операторах (см. раздел 6.2), когда пришлось определить специальную конструкцию для укороченного вычисления:
Ada |
if (N > 0) and then ((Sum / N) > M) then . . .
Как должно быть определено условное выражение
if с then e1 else e2
в функциональном языке программирования? При жадном вычислении мы вычислили бы с, е1 и е2 и только затем выполнили условную операцию. Конечно, это неприемлемо: следующее выражение нельзя успешно выполнить, если используются жадные вычисления, так как невозможно взять первый элемент пустого списка:
if list = [] then [] else hd list
Чтобы решить эту проблему, в язык ML введено специальное правило для вычисления if-функции: сначала вычисляется условие с, и только после этого вычисляется один из двух вариантов.
Ситуация была бы намного проще, если бы использовались ленивые вычисления, где аргумент вычисляется только, когда он необходим, и только в нужном объеме.
Например, мы могли бы определить if как обычную функцию:
fun if true х у = х
| if false х у = у
Когда применяется if, функция просто применяется к первому аргументу, производя следующее:
(if list = [] [] hd list) [] =
if [] = [] [] hd [] =
if true [] hd [] =
[]
и мы не пытаемся вычислить hd [].
Ленивое вычисление аналогично механизму вызова параметра по имени (call-by-name) в процедурных языках, где фактический параметр вычисляется каждый раз заново, когда используется формальный параметр. Этот механизм в процедурных языках сомнителен из-за возможности побочных эффектов, которые не позволяют сделать оптимизацию путем вычисления и сохранения результата для многократного использования. В функциональном программировании, свободном от побочных эффектов, такой проблемы нет, и языки, использующие ленивые вычисления (например, Miranda), были реализованы. Ленивые вычисления могут быть менее эффективными, чем жадные, но у них есть значительные преимущества.
В ленивых вычислениях больше всего привлекает то, что можно делать пошаговые вычисления и использовать их, чтобы запрограммировать эффективные алгоритмы. Например, рассмотрим дерево целочисленных значений, чей тип мы определили выше. Вы можете запрограммировать алгоритм, который сравнивает два дерева, чтобы выяснить, имеют ли они одинаковый набор значений при некотором упорядочении узлов. Это можно записать следующим образом:
fun equal_nodes t1 t2 = compare_lists (tree_to_list t1) (tree_to_list t2)
Функция tree_to_list обходит дерево и создает список значений в узлах; соm-pare_lists проверяет, равны ли два списка. При жадных вычислениях оба дерева полностью преобразуются в списки до того, как будет выполнено сравнение, даже если при обходе выяснится, что первые узлы не равны! При ленивых вычислениях функции нужно вычислять только в том объеме, который необходим для ответа на поставленный вопрос.
Функции compare_lists и tree_to_list определены следующим образом:
fun compare_lists [] [] = true
| compare_lists head::tail1 head::tail2 = compare_lists tail1 tail2
| compare_lists list1 Iist2 = false
fun tree_to_list Empty = []
| tree_to_listT(left, value, right) =
value :: append (tree_to_list left) (tree_to_list right)
Ленивые вычисления, например, могли бы происходить следующим образом (мы использовали сокращенные имена функций сmp и ttl, а многоточием обозначили очень большое поддерево):
cmp ttl T(T(Empty,4,Empty), 5, . . .)
ttl T(T(Empty,6,Empty), 5,...) =
cmp 5:: append (ttl T(Empty,4,Empty)) (ttl.. .)
5:: append (ttl T(Empty,6,Empty)) (ttl.. .) =
cmp append (ttl T(Empty,4,Empty)) (ttl.. .)
append (ttl T(Empty,6,Empty)) (ttl. ..) =
…
cmp 4:: append [] (ttl. . .)
6:: append [] (ttl. ..) =
false
Вычисления, выполняемые только по мере необходимости, позволили полностью избежать ненужного обхода правого поддерева. Чтобы достичь того же самого эффекта в языке, подобном ML, который использует жадные вычисления, придется применять специальные приемы.
Дополнительное преимущество ленивых вычислений состоит в том, что они подходят для интерактивного и системного программирования. Ввод, скажем, с терминала рассматривается просто как потенциально бесконечный список значений. При ленивых вычислениях, конечно, никогда не рассматривается весь список: вместо этого всякий раз, когда пользователь вводит значение, забирается первый элемент списка.
Yandex.RTB R-A-252273-3
- Глава 1
- 1.2. Процедурные языки
- 1.3. Языки, ориентированные на данные
- 1.4. Объектно-ориентированные языки
- 1.5. Непроцедурные языки
- 1.6. Стандартизация
- 1.7. Архитектура компьютера
- 1.8. Вычислимость
- 1.9. Упражнения
- Глава 2
- 2.2. Семантика
- 2.3. Данные
- 2.4. Оператор присваивания
- 2.5. Контроль соответствия типов
- 2.7. Подпрограммы
- 2.8. Модули
- 2.9. Упражнения
- Глава 3
- 3.1. Редактор
- 3.2. Компилятор
- 3.3. Библиотекарь
- 3.4. Компоновщик
- 3.5. Загрузчик
- 3.6. Отладчик
- 3.7. Профилировщик
- 3.8. Средства тестирования
- 3.9. Средства конфигурирования
- 3.10. Интерпретаторы
- 3.11. Упражнения
- Глава 4
- 4.1. Целочисленные типы
- I: Integer; -- Целое со знаком в языке Ada
- 4.2. Типы перечисления
- 4.3. Символьный тип
- 4.4. Булев тип
- 4.5. Подтипы
- 4.6. Производные типы
- 4.7. Выражения
- 4.8. Операторы присваивания
- 4.9. Упражнения
- Глава 5
- 5.1. Записи
- 5.2. Массивы
- 5.3. Массивы и контроль соответствия типов
- Подтипы массивов в языке Ada
- 5.5. Строковый тип
- 5.6. Многомерные массивы
- 5.7. Реализация массивов
- 5.8. Спецификация представления
- 5.9. Упражнения
- Глава 6
- 6.1. Операторы switch и case
- 6.2. Условные операторы
- 6.3. Операторы цикла
- 6.4. Цикл for
- 6.5. «Часовые»
- 6.6. Инварианты
- 6.7. Операторы goto
- 6.8. Упражнения
- Глава 7
- 7.1. Подпрограммы: процедуры и функции
- 7.2. Параметры
- 7.3. Передача параметров подпрограмме
- 7.4. Блочная структура
- 7.5. Рекурсия
- 7.6. Стековая архитектура
- 7.7. Еще о стековой архитектуре
- 7.8. Реализация на процессоре Intel 8086
- 7.9. Упражнения
- Глава 8
- 8.1 . Указательные типы
- 8.2. Структуры данных
- 8.3. Распределение памяти
- 8.4. Алгоритмы распределения динамической памяти
- 8.5. Упражнения
- Глава 9
- 9.1. Представление вещественных чисел
- 9.2. Языковая поддержка вещественных чисел
- 9.3. Три смертных греха
- Вещественные типы в языке Ada
- 9.5. Упражнения
- Глава 10
- 10.1. Преобразование типов
- 10.2. Перегрузка
- 10.3. Родовые (настраиваемые) сегменты
- 10.4. Вариантные записи
- 10.5. Динамическая диспетчеризация
- 10.6. Упражнения
- Глава 11
- 11.1. Требования обработки исключительных ситуаций
- 11.2. Исключения в pl/I
- 11.3. Исключения в Ada
- 11.5. Обработка ошибок в языке Eiffei
- 11.6. Упражнения
- Глава 12
- 12.1. Что такое параллелизм?
- 12.2. Общая память
- 12.3. Проблема взаимных исключений
- 12.4. Мониторы и защищенные переменные
- 12.5. Передача сообщений
- 12.6. Язык параллельного программирования оссаm
- 12.7. Рандеву в языке Ada
- 12.9. Упражнения
- Глава 13
- 13.1. Раздельная компиляция
- 13.2. Почему необходимы модули?
- 13.3. Пакеты в языке Ada
- 13.4. Абстрактные типы данных в языке Ada
- 13.6. Упражнения
- Глава 14
- 14.1. Объектно-ориентированное проектирование
- В каждом объекте должно скрываться одно важное проектное решение.
- 14.3. Наследование
- 14.5. Объектно-ориентированное программирование на языке Ada 95
- Динамический полиморфизм в языке Ada 95 имеет место, когда фактический параметр относится к cw-типу, а формальный параметр относится к конкретному типу.
- 14.6. Упражнения
- Глава 15
- 1. Структурированные классы.
- 15.1. Структурированные классы
- 5.2. Доступ к приватным компонентам
- 15.3. Данные класса
- 15.4. Язык программирования Eiffel
- Если свойство унаследовано от класса предка более чем одним путем, оно используется совместно; в противном случае свойства реплицируются.
- 15.5. Проектные соображения
- 15.6. Методы динамического полиморфизма
- 15.7. Упражнения
- 5Непроцедурные
- Глава 16
- 16.1. Почему именно функциональное программирование?
- 16.2. Функции
- 16.3. Составные типы
- 16.4. Функции более высокого порядка
- 16.5. Ленивые и жадные вычисления
- 16.6. Исключения
- 16.7. Среда
- 16.8. Упражнения
- Глава 17
- 17.2. Унификация
- 17.4. Более сложные понятия логического программирования
- 17.5. Упражнения
- Глава 18
- 18.1. Модель Java
- 18.2. Язык Java
- 18.3. Семантика ссылки
- 18.4. Полиморфные структуры данных
- 18.5. Инкапсуляция
- 18.6. Параллелизм
- 18.7. Библиотеки Java
- 8.8. Упражнения