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使用Lambda表達式編寫遞歸一:前言及基礎

開發 后端
最近比較輕閑,靜下心來學習了下相關的的一些理論,并深入思考,略有所悟,在此和大家分享下。本文及后續章節會用到相當復雜的泛型及 lambda 表達式,請做好相關技術和心理準備。

前言

這是一個比較古老的話題,三年半之前,老趙就此寫過一篇很文章《使用Lambda表達式編寫遞歸函數》。其中提出了偽遞歸的概念,提出了自己的解決方式,也引出了裝配腦袋 使用不動點組合子 的解決辦法。此后好長一段時間,偽遞歸和不動點組合子成了兩個園子里的兩大熱門話題。

當年我也寫了篇文章《反駁 老趙 之 “偽”遞歸》參與了爭論,不過對老趙提出的解決方式及裝配腦袋的不動點組合子思路,一直沒弄清楚。中間一段時間,工作忙,忘卻了。

最近比較輕閑,靜下心來學習了下相關的的一些理論,并深入思考,略有所悟,在此和大家分享下。

本文及后續章節會用到相當復雜的泛型及 lambda 表達式,請做好相關技術和心理準備。

使用 Lambda 表達式構建遞歸函數

很多朋友認為這很容易,隨手便可用 lambda 表達式寫出一個階乘遞歸:

  1. Func<intint> fact = x => x <= 1 ? 1 : x * fact(x - 1); 

不過,很抱歉,這行代碼是無法通過編譯的,VS 提示:使用了未賦值的變量 fact。

有種簡單的解決辦法,把上面這行代碼拆成兩行:

  1. Func<intint> fact = null;  
  2. fact = x => x <= 1 ? 1 : x * fact(x - 1); 

不過這種寫法也有問題,老趙說得比較清楚,我就不在贅述了,請查看《使用Lambda表達式編寫遞歸函數》一文中偽遞歸部分。

那么如何解決 lambda 表達式構建遞歸函數的問題呢?根據函數式編程理論,我們可以使用不定點組合子。

在學習不定點組合子之前,需要先了解更基礎 λ 演算。

λ 演算

λ 演算的基礎請大家參考維基百科:

http://zh.wikipedia.org/wiki/Lambda_演算

http://en.wikipedia.org/wiki/Lambda_calculus

非形式化的描述

請確保你已經理解了文中幾個表達式的等價關系:

  1. (λf. f 3)(λx. x + 2) == (λx. x + 2) 3 == 3 + 2   
  2. (λx. λy. x - y) 7 2 == (λy.7 - y) 2 == 7 - 2 

還清楚知道函數應用(application)的概念及其左結合性:

  1. f x y == (f x) y 

還有它的各種等價變換

  1. f x y == (f x) y = (f(x))y = (f(x))(y) = f(x)(y) 

歸約

并會運用三個常用的規約(Reduction

1.α-變換α-conversion

2.β-歸約β-reduction

3.η-變換η-conversion

不動點組合子

請參考:

http://zh.wikipedia.org/wiki/不動點組合子

http://en.wikipedia.org/wiki/Fixed-point_combinator

定義

不動點組合子(Fixed-point combinator,或不動點算子,使用 FIX 表示)是計算其他函數的一個不動點的高階函數。

不動點算子具有以下特性,對于任何函數 f 都有:

  1. FIX ff = f (FIX f) 

定義匿名的遞歸函數

不動點組合子允許定義匿名的遞歸函數,具體來說是將一個非遞歸的單步函數(只執行遞歸中的一步,a single step of this recursion,使用 g 表示)轉換為遞歸函數。

如下是階乘的單步函數定義:

  1. g = λf. λn. (ISZERO n) 1 (MULT n (f (PRED n))) 

FIX g 可獲取到匿名的遞歸函數:

  1. FIX g = λn. (ISZERO n) 1 (MULT n ((FIX g) (PRED n))) 

向 FIX g 的參數 n 傳入值 5,可最終得出:

  1. FIX g 55 = 5 * (4 * (3 * (2 * (1 * 1)))) = 120 

常用的不定點組合子

不動點組合子中最有名的(也可能是最簡單的)是 Y 組合子:

  1. Y = λf. (λx. f (x x)) (λx. f (x x)) 

另一個常見不動點組合子是圖靈不動點組合子(阿蘭·圖靈發現的):

  1. Θ = (λx. λy. (y (x x y))) (λx.λy.(y (x x y))) 

傳值調用(call-by-value)

在 λ 演算中,每個表達式(lambda term)都代表一個只有單獨參數的函數,這個函數的參數本身也是一個只有單一參數的函數,同時,函數的值是又一個只有單一參數的函數。

根據此描述,可知 λ 演算中函數只有一個參數,這個參數是一個函數,而不是一個值。而對于我們常見的遞歸(階乘、斐波那契數列求值),參數都是值(自然數)。兩者是不匹配的。

為了適當傳值調用,需要將不動點組合子 η-展開:

簡單而言 η-變換 是說 λx. f x 和 f 可以互相轉換。從 f 這種簡單形式 η-變換 為 λx. f x 復雜形式,稱為 η-展開

對于 Y 組合子,通常是將其中的 (x x) η-展開為  λy. x x y,由此得出傳值調用版本的 Y組合子(也稱為 Z 組合子):

  1. Y = λf. (λx. f (λy. x x y)) (λx. f (λy. x x y)) 

如果不展開呢?會怎樣?

如果使用不展開的不動點算子,也能寫出可編譯通過的代碼,但最終執行會陷入死循環,直至堆棧溢出。

小結

后續章節將使用以下符號和名稱,不再另行說明:

1.FIX:不動點組合子

2.g:單步函數

3.n:表示遞歸函數的參數(在階乘、斐波那契數列求值中是一個自然數)

對于 FIX、g、n:

1.FIX g: 將會生成對應的遞歸函數

2.FIX g n: 將進行遞歸運算

λ 演算表達式與 c# lambda 表達式的對應關系

λx. x + 2

λx. x + 2 在 c#中的 lambda 表達式可表式為:x => x+ 2;

假定 x 的 int 類型,可寫作:

  1. Func<int, int> f = x => x + 2; 

相應 (λx. x + 2) 1 可寫為:

  1. var result = f(1);    // 結果為 3 

λx. λy. x + y

復雜點,λx. λy. x + y 用 c# 的 lambda 表達式表示為:x => y => x + y;

x, y 類型為均整數時,可寫作:

  1. Func<int, Func<int, int>> f = x => y => x + y; 

相應 (λx. λy. x + y) 1 2 便是:

  1. var result = f(1)(2);     // 結果為 3 

λx. λy. λz. x + y + z

再復雜些,λx. λy. λz. x + y + z 表示為:x => y=> z => x + y + z,三個參數都為 int 時 c# 代碼:

  1. Func<int, Func<int, Func<int, int>>> f = x => y => z => x + y + z; 

可如下調用:

  1. // (λx. λy. λz. x + y + z) 1 2 3  
  2. var result1 = f(1)(2)(3);    //結果為 6  
  3.  
  4. // (λx. λy. λz. x + y + z) 1  →  λy. λz. 1 + y + z   
  5. Func<int, Func<int, int>> g = f(1);   
  6. // (λy. λz. 1 + y + z) 2  →  λz. 1 + 2 + z  →  λz. 3 + z  
  7. Func<int, int> h = g(2);  
  8. // (λz. 3 + z) 3  →  3 + 3  →  6  
  9. var result2 = h(3);        // 結果為 6 

每 5 行,向 f 傳入一個常量 1,返回一個新的方法 g;再經過第 7 行,向 g 傳入常量 2,再次返回一個新方法 h。

方法 h 只能接受一個參數,***得出 h(3) = 6。

為什么不是  (x, y, z) => x + y + z?

也許你會有疑問,不就是 x、y、z 三個整數加起來嘛,為什么搞這么復雜,像下面這樣不是更簡單嗎?

  1. Func<int, int, int, int> f = (x, y, z) => x + y + z;  
  2. var result = f(1, 2, 3); 

確實簡單,不過:

在 λ 演算中,每個表達式(lambda term)都代表一個只有單獨參數的函數,這個函數的參數本身也是一個只有單一參數的函數,同時,函數的值是又一個只有單一參數的函數。

注意都是只有一個參數,對應到 c# 的 lambda 表達式,也應是一個參數,所以是:x => y=> z => x + y + z。

總結

λ 演算表達式 c# lambda 表達式
λx. x + 2 x => x+ 2
λx. λy. x + y x => y => x + y
λx. λy. λz. x + y + z x => y=> z => x + y + z

好像有些規律:對于一個 Lambda terms,去掉“λ”并把“.”替換為”=>”便可變成對應 lambda 表達式。(注意,這個規律不嚴謹!)

練習一下,看看下面這個如何轉為 lambda 表達式:

  1. λx. λn. (g (x x) n) 

先對它進行一步演算得出:

  1. λx. λn. (g (x(x)) (n))  

運用上的的規律,可以寫出 lambda 表達式:x => n => g((x(x))(n)

對于復雜點的如:λx. f ( λv. (x x) v),這條規律就不適用了。文后續部分會通過演算繞開這種復雜的轉換,不對此進行討論。

理解本文中的泛型和 lambda 表達式

對于上一部分使用的泛型和 lambda 表達式,尤其是下面這行代碼,你需要花點時間去理理思路(因為后續章節中泛型要遠比此復雜):

  1. Func<int, Func<int, Func<int, int>>> f = x => y => z => x + y + z; 

如果對你對泛型和 lambda 認識不是非常深刻的話,難度有點大,不妨先從下面這個簡單點的開始:

  1. Func<int, Func<int, int>> f = x => y => x + y; 

換種寫法,或許有助于理解:

  1. Func<int, Func<int, int>>  f = x => {                
  2.     Func<int, int> g =  y => { return x + y ;};  
  3.     return g;  
  4. }; 

本文簡單闡述了 lambda 構建遞歸函數的問題,粗略提及 λ 演算及不動點組合子的知識,并總結了下 λ 演算表達式與 c# lambda 表達式的對應關系。

原文鏈接:http://www.cnblogs.com/ldp615/archive/2013/04/09/recursive-lambda-expressions-1.html

責任編輯:張偉 來源: 博客園
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