我想计算Ackermann函数的A(3, 20)值（参见维基百科），2^23 - 3 = 8388605使用Data.MemoCombinators。我的代码是：
{-# LANGUAGE BangPatterns #-}
import Data.MemoCombinators as Memo
ack = Memo.memo2 Memo.integral Memo.integral ack'
where
ack' 0 !n = n+1
ack' !m 0 = ack (m-1) 1
ack' !m !n = ack (m-1) $! (ack m (n-1))
main = print $ ack 3 20
但它最终会出现堆栈溢出错误;-)它可以调整或计算链真的那么长甚至记忆都无法帮助吗？
答案 0 :(得分：30)
Ackermann函数的一个要点是递归计算它会导致非常深的递归。
递归深度大约等于结果（取决于你如何计算，它或多或少的几个级别）没有meoisation。不幸的是，如果你根据呼叫树填写备忘表，那么备忘录并不会给你带来太大的好处。
让我们按照ack 3 2的计算：
ack 3 2
ack 2 $ ack 3 1
ack 2 $ ack 2 $ ack 3 0
ack 2 $ ack 2 $ ack 2 1
ack 2 $ ack 2 $ ack 1 $ ack 2 0
ack 2 $ ack 2 $ ack 1 $ ack 1 1
ack 2 $ ack 2 $ ack 1 $ ack 0 $ ack 1 0
ack 2 $ ack 2 $ ack 1 $ ack 0 $ ack 0 1 -- here's the first value we can compute and put in the map
ack 2 $ ack 2 $ ack 1 $ ack 0 2 -- next three, (0,2) -> 3, (1,1)->3 and (2,0)->3
ack 2 $ ack 2 $ ack 1 3 -- need to unfold that
ack 2 $ ack 2 $ ack 0 $ ack 1 2
ack 2 $ ack 2 $ ack 0 $ ack 0 $ ack 1 1 -- we know that, it's 3
ack 2 $ ack 2 $ ack 0 $ ack 0 3 -- okay, easy (0,3)->4, (1,2)->4
ack 2 $ ack 2 $ ack 0 4 -- (0,4)->5, (1,3)->5, (2,1)->5
ack 2 $ ack 2 5 -- unfold
ack 2 $ ack 1 $ ack 2 4
ack 2 $ ack 1 $ ack 1 $ ack 2 3
ack 2 $ ack 1 $ ack 1 $ ack 1 $ ack 2 2
ack 2 $ ack 1 $ ack 1 $ ack 1 $ ack 1 $ ack 2 1
ack 2 $ ack 1 $ ack 1 $ ack 1 $ ack 1 $ ack 1 $ ack 2 0 -- we know that one, 3
ack 2 $ ack 1 $ ack 1 $ ack 1 $ ack 1 $ ack 1 3 -- that one too, it's 5
ack 2 $ ack 1 $ ack 1 $ ack 1 $ ack 1 5 -- but not that
ack 2 $ ack 1 $ ack 1 $ ack 1 $ ack 0 $ ack 1 4
ack 2 $ ack 1 $ ack 1 $ ack 1 $ ack 0 $ ack 0 $ ack 1 3 -- look up
ack 2 $ ack 1 $ ack 1 $ ack 1 $ ack 0 $ ack 0 5 -- easy (0,5)->6
ack 2 $ ack 1 $ ack 1 $ ack 1 $ ack 0 6 -- now (1,5)->7 is known too, and (2,2)->7
ack 2 $ ack 1 $ ack 1 $ ack 1 7
ack 2 $ ack 1 $ ack 1 $ ack 0 $ ack 1 6
ack 2 $ ack 1 $ ack 1 $ ack 0 $ ack 0 $ ack 1 5
ack 2 $ ack 1 $ ack 1 $ ack 0 $ ack 0 7 -- here (1,6)->8 becomes known
ack 2 $ ack 1 $ ack 1 $ ack 0 8 -- and here (1,7)->9, (2,3)->9
ack 2 $ ack 1 $ ack 1 9
ack 2 $ ack 1 $ ack 0 $ ack 1 8
ack 2 $ ack 1 $ ack 0 $ ack 0 $ ack 1 7 -- known
ack 2 $ ack 1 $ ack 0 $ ack 0 9 -- here we can add (1,8)->10
ack 2 $ ack 1 $ ack 0 10 -- and (1,9)->11, (2,4)->11
ack 2 $ ack 1 11
ack 2 $ ack 0 $ ack 1 10
ack 2 $ ack 0 $ ack 0 $ ack 1 9 -- known
ack 2 $ ack 0 $ ack 0 11 -- (1,10)->12
ack 2 $ ack 0 12 -- (1,11)->13, (2,5)->13
ack 2 13
ack 1 $ ack 2 12
ack 1 $ ack 1 $ ack 2 11
ack 1 $ ack 1 $ ack 1 $ ack 2 10
ack 1 $ ack 1 $ ack 1 $ ack 1 $ ack 2 9
ack 1 $ ack 1 $ ack 1 $ ack 1 $ ack 1 $ ack 2 8
ack 1 $ ack 1 $ ack 1 $ ack 1 $ ack 1 $ ack 1 $ ack 2 7
ack 1 $ ack 1 $ ack 1 $ ack 1 $ ack 1 $ ack 1 $ ack 1 $ ack 2 6
ack 1 $ ack 1 $ ack 1 $ ack 1 $ ack 1 $ ack 1 $ ack 1 $ ack 1 $ ack 2 5 -- uff
ack 1 $ ack 1 $ ack 1 $ ack 1 $ ack 1 $ ack 1 $ ack 1 $ ack 1 13
ack 1 $ ack 1 $ ack 1 $ ack 1 $ ack 1 $ ack 1 $ ack 1 $ ack 0 $ ack 1 12
ack 1 $ ack 1 $ ack 1 $ ack 1 $ ack 1 $ ack 1 $ ack 1 $ ack 0 $ ack 0 $ ack 1 11 -- uff
ack 1 $ ack 1 $ ack 1 $ ack 1 $ ack 1 $ ack 1 $ ack 1 $ ack 0 $ ack 0 13 -- (1,12)->14
ack 1 $ ack 1 $ ack 1 $ ack 1 $ ack 1 $ ack 1 $ ack 1 $ ack 0 14 -- (1,13)->15, (2,6)->15
ack 1 $ ack 1 $ ack 1 $ ack 1 $ ack 1 $ ack 1 $ ack 1 15
ack 1 $ ack 1 $ ack 1 $ ack 1 $ ack 1 $ ack 1 $ ack 0 $ ack 1 14
ack 1 $ ack 1 $ ack 1 $ ack 1 $ ack 1 $ ack 1 $ ack 0 $ ack 0 $ ack 1 13
ack 1 $ ack 1 $ ack 1 $ ack 1 $ ack 1 $ ack 1 $ ack 0 $ ack 0 15 -- (1,14)->16
ack 1 $ ack 1 $ ack 1 $ ack 1 $ ack 1 $ ack 1 $ ack 0 16 -- (1,15)->17, (2,7)->17
ack 1 $ ack 1 $ ack 1 $ ack 1 $ ack 1 $ ack 1 17
ack 1 $ ack 1 $ ack 1 $ ack 1 $ ack 1 $ ack 0 $ ack 1 16
ack 1 $ ack 1 $ ack 1 $ ack 1 $ ack 1 $ ack 0 $ ack 0 $ ack 1 15
ack 1 $ ack 1 $ ack 1 $ ack 1 $ ack 1 $ ack 0 $ ack 0 17 -- (1,16)->18
ack 1 $ ack 1 $ ack 1 $ ack 1 $ ack 1 $ ack 0 18 -- (1,17)->19, (2,8)->19
ack 1 $ ack 1 $ ack 1 $ ack 1 $ ack 1 19
ack 1 $ ack 1 $ ack 1 $ ack 1 $ ack 0 $ ack 1 18
ack 1 $ ack 1 $ ack 1 $ ack 1 $ ack 0 $ ack 0 $ ack 1 17
ack 1 $ ack 1 $ ack 1 $ ack 1 $ ack 0 $ ack 0 19 -- (1,18)->20
ack 1 $ ack 1 $ ack 1 $ ack 1 $ ack 0 20 -- (1,19)->21, (2,9)->21
ack 1 $ ack 1 $ ack 1 $ ack 1 21
ack 1 $ ack 1 $ ack 1 $ ack 0 $ ack 1 20
ack 1 $ ack 1 $ ack 1 $ ack 0 $ ack 0 $ ack 1 19 -- known
ack 1 $ ack 1 $ ack 1 $ ack 0 $ ack 0 21 -- (1,20)->22
ack 1 $ ack 1 $ ack 1 $ ack 0 22 -- (1,21)->23, (2,10)->23
ack 1 $ ack 1 $ ack 1 23
ack 1 $ ack 1 $ ack 0 $ ack 1 22
ack 1 $ ack 1 $ ack 0 $ ack 0 $ ack 1 21 -- known
ack 1 $ ack 1 $ ack 0 $ ack 0 23 -- (1,22)->24
ack 1 $ ack 1 $ ack 0 24 -- (1,23)->25, (2,11)->25
ack 1 $ ack 1 25
ack 1 $ ack 0 $ ack 1 24
ack 1 $ ack 0 $ ack 0 $ ack 1 23 -- known
ack 1 $ ack 0 $ ack 0 25 -- (1,24)->26
ack 1 $ ack 0 26 -- (1,25)->27, (2,12)-> 27
ack 1 27
ack 0 $ ack 1 26
ack 0 $ ack 0 $ ack 1 25
ack 0 $ ack 0 27
ack 0 28
29
因此，当您需要计算新的（尚未知道的）ack 1 n时，您需要计算两个新的ack 0 n，当您需要新的ack 2 n时，您需要两个新的ack 1 n，因此有4个新ack 0 n，这些都不太戏剧化。
但是当您需要新的ack 3 n时，您需要ack 3 (n-1) - ack 3 (n-2)个新ack 2 k。所有事情都告诉你，在计算ack 3 k之后，你需要计算2^(k+2) ack 2 n的新值，并且通过调用结构，这些是嵌套调用，所以你得到一堆{{ 1}}嵌套的thunk。
为避免嵌套，您需要重新构建计算，例如通过按2^(k+2)，
ack (m-1) k
k允许计算以小堆栈运行（缓慢）（但它仍然需要大量的堆，似乎需要一个量身定制的备忘策略。）
仅为 ack' m 1 = ack (m-1) $! ack (m-1) 1
ack' m n = foldl1' max [ack (m-1) k | k <- [ack m (n-2) .. ack m (n-1)]]
存储ack m n，并将m >= 2评估为已记忆，从而减少了必要的内存，使计算ack 1 n使用少于1GB的堆完成（使用ack 3 20代替Int会使其运行速度提高两倍：
Integer答案 1 :(得分：1)
如果您有足够的内存，请尝试increase stack size：
$ ghc -O2 -rtsopts source.hs
$ ./source +RTS -K128M
答案 2 :(得分：0)
该函数是递归的，您正确实现了它。我想你只是触及堆栈的顶部。这并不奇怪，因为递归计数在m=3时呈指数增长。你不可避免地会用完堆栈。增加总内存将无济于事，除非您使用除递归之外的其他方法执行不同的实现。
所以要回答你的问题，你需要一些其他形式的记忆才能继续。或者至少你需要以非常不同的方式使用RAM。