38

我最终弄清楚了。看我演讲的视频和幻灯片:

原始问题:

在我努力理解通用递归方案(即使用Fix)的过程中,我发现编写各种方案的仅列表版本很有用。它使理解实际方案变得更加容易(没有额外的开销Fix)。

但是,我还没有弄清楚如何定义 和 的仅列表zygo版本futu

到目前为止,这是我的专业定义:

cataL :: (a ->        b -> b) -> b -> [a] -> b
cataL f b (a : as) = f a    (cataL f b as)
cataL _ b []       = b

paraL :: (a -> [a] -> b -> b) -> b -> [a] -> b
paraL f b (a : as) = f a as (paraL f b as)
paraL _ b []       = b

-- TODO: histo

-- DONE: zygo (see below)

anaL  :: (b ->       (a, b))               -> b -> [a]
anaL  f b = let (a, b') = f b in a : anaL f b'

anaL' :: (b -> Maybe (a, b))               -> b -> [a]
anaL' f b = case f b of
    Just (a, b') -> a : anaL' f b'
    Nothing      -> []

apoL :: ([b] -> Maybe (a, Either [b] [a])) -> [b] -> [a]
apoL f b = case f b of
    Nothing -> []
    Just (x, Left c)  -> x : apoL f c
    Just (x, Right e) -> x : e

-- DONE: futu (see below)

hyloL  :: (a -> c -> c) -> c -> (b -> Maybe (a, b)) -> b -> c
hyloL f z g = cataL f z . anaL' g

hyloL' :: (a -> c -> c) -> c -> (c -> Maybe (a, c))      -> c
hyloL' f z g = case g z of
    Nothing     -> z
    Just (x,z') -> f x (hyloL' f z' g)

你如何定义histo,zygofutufor 列表?

4

3 回答 3

41

Zygomorphism是我们给从两个半相互递归函数构建的折叠起的高级数学名称。我举个例子。

想象一个函数pm :: [Int] -> Int(用于plus-minus),它穿插+-交替穿过一个数字列表,例如pm [v,w,x,y,z] = v - (w + (x - (y + z))). 您可以使用原始递归将其写出来:

lengthEven :: [a] -> Bool
lengthEven = even . length

pm0 [] = 0
pm0 (x:xs) = if lengthEven xs
             then x - pm0 xs
             else x + pm0 xs

显然pm0不是组合- 您需要检查每个位置的整个列表的长度,以确定您是添加还是减去。当折叠函数需要在折叠的每次迭代中遍历整个子树时,Paramorphism对这种类型的原始递归进行建模。所以我们至少可以重写代码以符合既定模式。

paraL :: (a -> [a] -> b -> b) -> b -> [a] -> b
paraL f z [] = z
paraL f z (x:xs) = f x xs (paraL f z xs)

pm1 = paraL (\x xs acc -> if lengthEven xs then x - acc else x + acc) 0

但这是低效的。lengthEven在自拟态的每次迭代中遍历整个列表,从而产生 O(n 2 ) 算法。


我们可以通过注意到两者来取得进展,并且lengthEven可以para表示为具有...foldr

cataL = foldr

lengthEven' = cataL (\_ p -> not p) True
paraL' f z = snd . cataL (\x (xs, acc) -> (x:xs, f x xs acc)) ([], z)

...这表明我们可以将这两个操作融合到一个列表中。

pm2 = snd . cataL (\x (isEven, total) -> (not isEven, if isEven
                                                      then x - total
                                                      else x + total)) (True, 0)

我们有一个折叠取决于另一个折叠的结果,我们能够将它们融合到列表的一次遍历中。Zygomorphism 恰好捕捉到了这种模式。

zygoL :: (a -> b -> b) ->  -- a folding function
         (a -> b -> c -> c) ->  -- a folding function which depends on the result of the other fold
         b -> c ->  -- zeroes for the two folds
         [a] -> c
zygoL f g z e = snd . cataL (\x (p, q) -> (f x p, g x p q)) (z, e)

在折叠的每次迭代中,f从最后一次迭代中看到它的答案就像在变态中一样,但是g可以看到两个函数的答案。g与自己纠缠f

我们将pm通过使用第一个折叠函数来计算列表的长度是偶数还是奇数,然后使用第二个折叠函数来计算总数,将其写成 zygomorphism。

pm3 = zygoL (\_ p -> not p) (\x isEven total -> if isEven
                                                then x - total
                                                else x + total) True 0

这是经典的函数式编程风格。我们有一个高阶函数来完成消耗列表的繁重工作;我们所要做的就是插入逻辑来聚合结果。构造显然终止(您只需要证明终止foldr),并且它比启动的原始手写版本更有效。

旁白: @AlexR在评论中指出 zygomorphism 有一个名为mutumorphism的大姐姐,它充分体现了相互递归的魅力。mutu概括zygo起来,两个折叠函数都可以检查另一个在上一次迭代中的结果。

mutuL :: (a -> b -> c -> b) ->
         (a -> b -> c -> c) ->
         b -> c ->
         [a] -> c
mutuL f g z e = snd . cataL (\x (p, q) -> (f x p q, g x p q)) (z, e)

您只需忽略额外的参数即可 恢复zygomutuzygoL f = mutuL (\x p q -> f x p)


当然,所有这些折叠模式都从列表泛化到任意函子的固定点:

newtype Fix f = Fix { unFix :: f (Fix f) }

cata :: Functor f => (f a -> a) -> Fix f -> a
cata f = f . fmap (cata f) . unFix

para :: Functor f => (f (Fix f, a) -> a) -> Fix f -> a
para f = snd . cata (\x -> (Fix $ fmap fst x, f x))

zygo :: Functor f => (f b -> b) -> (f (b, a) -> a) -> Fix f -> a
zygo f g = snd . cata (\x -> (f $ fmap fst x, g x))

mutu :: Functor f => (f (b, a) -> b) -> (f (b, a) -> a) -> Fix f -> a
mutu f g = snd . cata (\x -> (f x, g x))

比较 的定义zygo与的定义zygoL。还要注意zygo Fix = para,和那后三折而言可以实现cata。在折叠学中,一切都与其他一切有关。

您可以从通用版本恢复列表版本。

data ListF a r = Nil_ | Cons_ a r deriving Functor
type List a = Fix (ListF a)

zygoL' :: (a -> b -> b) -> (a -> b -> c -> c) -> b -> c -> List a -> c
zygoL' f g z e = zygo k l
    where k Nil_ = z
          k (Cons_ x y) = f x y
          l Nil_ = e
          l (Cons_ x (y, z)) = g x y z

pm4 = zygoL' (\_ p -> not p) (\x isEven total -> if isEven
                                                 then x - total
                                                 else x + total) True 0
于 2016-04-28T10:28:07.817 回答
13

Histomorphism模拟动态规划,将先前子计算的结果制成表格的技术。(有时称为价值过程归纳。)在组织同构中,折叠函数可以访问折叠的早期迭代结果表。将此与 catamorphism 进行比较,其中折叠函数只能看到最后一次迭代的结果。histomorphism 具有事后诸葛亮的好处——你可以看到所有的历史。

这是想法。当我们使用输入列表时,折叠代数将输出一个bs 序列。将在每个出现histo时记下它,并将其附加到结果表中。b历史中的项目数等于您已处理的列表层数 - 当您拆除整个列表时,您的操作历史的长度将等于列表的长度。

这就是迭代 list(ory) 的历史:

data History a b = Ancient b | Age a b (History a b)

History是一对事物和结果的列表,末尾有一个额外的结果,对应于[]-thing。我们将输入列表的每一层与其对应的结果配对。

cataL = foldr

history :: (a -> History a b -> b) -> b -> [a] -> History a b
history f z = cataL (\x h -> Age x (f x h) h) (Ancient z)

从右到左折叠整个列表后,您的最终结果将位于堆栈顶部。

headH :: History a b -> b
headH (Ancient x) = x
headH (Age _ x _) = x

histoL :: (a -> History a b -> b) -> b -> [a] -> b
histoL f z = headH . history f z

(碰巧那History a是一个comonad,但我们只需要定义headH(née ) 。)extracthistoL


History用相应的结果标记输入列表的每一层。cofree共单子捕获了标记任意结构的每一层的模式。

data Cofree f a = Cofree { headC :: a, tailC :: f (Cofree f a) }

(我想出了插入History和简化。)ListFCofree

将此与free monad进行比较,

data Free f a = Free (f (Free f a))
              | Return a

Free是副产品类型;Cofree是一种产品类型。Free将 s的千层面分层f,其值a位于千层面的底部。Cofree将千层面与每一层的值a分层。自由单子是广义的外部标记树;cofree 共单子是广义的内部标记树。

有了Cofree手,我们可以从列表泛化到任意函子的固定点,

newtype Fix f = Fix { unFix :: f (Fix f) }

cata :: Functor f => (f b -> b) -> Fix f -> b
cata f = f . fmap (cata f) . unFix

histo :: Functor f => (f (Cofree f b) -> b) -> Fix f -> b
histo f = headC . cata (\x -> Cofree (f x) x)

并再次恢复列表版本。

data ListF a r = Nil_ | Cons_ a r deriving Functor
type List a = Fix (ListF a)
type History' a b = Cofree (ListF a) b

histoL' :: (a -> History' a b -> b) -> b -> List a -> b
histoL' f z = histo g
    where g Nil_ = z
          g (Cons_ x h) = f x h

旁白histo是对偶的futu。看看他们的类型。

histo :: Functor f => (f (Cofree f a) -> a) -> (Fix f -> a)
futu  :: Functor f => (a  ->  f (Free f a)) -> (a -> Fix f)

futuhisto箭头翻转并Free替换为 Cofree。Histomorphisms看到过去;未来主义预测未来。和很像cata f . ana g可以融合成一个hylomorphismhisto f . futu g可以融合成一个 chronomorphism

即使您跳过数学部分,Hinze 和 Wu 的这篇论文也提供了一个很好的、示例驱动的关于组织态及其用法的教程。

于 2016-05-03T11:27:26.503 回答
13

由于还没有其他人回答futu,我将尝试跌跌撞撞地通过。我要使用ListF a b = Base [a] = ConsF a b | NilF

输入recursion-schemes: futu :: Unfoldable t => (a -> Base t (Free (Base t) a)) -> a -> t

我将忽略Unfoldable约束并替换[b]为 for t

(a -> Base [b] (Free (Base [b]) a)) -> a -> [b]
(a -> ListF b (Free (ListF b) a)) -> a -> [b]

Free (ListF b) a)是一个列表,a最后可能有一个 - 类型的孔。这意味着它与 同构([b], Maybe a)。所以现在我们有:

(a -> ListF b ([b], Maybe a)) -> a -> [b]

消除最后一个ListF,注意到它ListF a b同构于Maybe (a, b)

(a -> Maybe (b, ([b], Maybe a))) -> a -> [b]

现在,我很确定播放 type-tetris 会导致唯一合理的实现:

futuL f x = case f x of
  Nothing -> []
  Just (y, (ys, mz)) -> y : (ys ++ fz)
    where fz = case mz of
      Nothing -> []
      Just z -> futuL f z

总结结果函数,futuL获取一个种子值和一个可能产生至少一个结果的函数,如果它产生一个结果,可能还有一个新的种子值。

起初我认为这相当于

notFutuL :: (a -> ([b], Maybe a)) -> a -> [b]
notFutuL f x = case f x of
  (ys, mx) -> ys ++ case mx of
    Nothing -> []
    Just x' -> notFutuL f x'

在实践中,也许或多或少是这样,但一个显着的区别是真正的futu保证生产力(即,如果f总是返回,您将永远不会被卡住等待下一个列表元素)。

于 2016-04-28T19:14:07.873 回答