Question

我正在人工智能实验室学习Prolog，来源Learn Prolog Now!。

在第5章中，我们来了解累积器。作为示例，给出了这两个代码片段。 查找列表的长度

没有累加器：

len([],0).
len([_|T],N) :- len(T,X), N is X+1.

带累加器的

：

accLen([_|T],A,L) :- Anew is A+1, accLen(T,Anew,L).
accLen([],A,A).

我无法理解，两个片段在概念上有何不同？累加器到底有什么不同？有什么好处？

累加器听起来像中间变量。（如果我错了，请纠正我。）到目前为止，我已经在我的程序中使用过它们，所以它真的是一个很大的概念吗？

Answer 1

当您提供名称时，它会突然变得比以前更加真实。现在可以通过简单地使用概念的名称来讨论某些事情。没有任何哲学，不，没有关于累加器的特殊，但它们是有用的。

实际上，通过没有累加器的列表：

foo([]).
foo([H|T]) :-
    foo(T).

列表的头部被遗忘，递归调用无法访问。在每个递归级别，您只能看到列表中剩下的内容。

使用累加器：

bar([], _Acc).
bar([H|T], Acc) :-
    bar(T, [H|Acc]).

在每个递归步骤中，您都有剩余的列表和您已经完成的所有元素。在len/3示例中，您只保留计数，而不是实际元素，因为这就是您所需要的。

某些谓词（如len/3）可以使用累加器进行尾递归：您不需要等待输入结束（耗尽列表的所有元素）来执行实际工作，而是在获得输入时逐步进行。 Prolog不必在堆栈上保留值，并且可以为您进行尾调用优化。

需要知道“到目前为止的路径”（或任何需要具有状态的算法）的搜索算法使用相同技术的更一般形式，通过向递归调用提供“中间结果”。例如，行程编码器可以定义为：

rle([], []).
rle([First|Rest],Encoded):- 
    rle_1(Rest, First, 1, Encoded).               

rle_1([], Last, N, [Last-N]).
rle_1([H|T], Prev, N, Encoded) :-
    (   dif(H, Prev) 
    ->  Encoded = [Prev-N|Rest],
        rle_1(T, H, 1, Rest)
    ;   succ(N, N1),
        rle_1(T, H, N1, Encoded)
    ).

希望有所帮助。

Answer 2

TL; DR ：是的，他们是。

想象一下，你要从左边的城市 A 到右边的城市 B ，你想提前知道两者之间的距离。你是如何实现这一目标的？

mathematician这样的位置使用magic，称为structural recursion。他对自己说，如果我将自己的副本再向向城市 B 靠近一步，并询问它到城市的距离？然后我会在其结果中添加1 从我的副本中接收它，因为我已经发送了一个步骤更近走向城市，并且在没有移动一英寸的情况下知道我的答案！当然如果我已经在城门口，我不会发送任何地方的任何副本，因为我知道距离是0 - 没有移动一英寸！

我怎么知道我的 copy-of-me 会成功？仅仅因为他将遵循相同的规则，同时从 close 点开始到我们的目的地。无论我的回答是什么价值，他的将少一个，只有有限数量的我们的副本才会被采取行动 - 因为城市之间的距离是有限的。所以总操作肯定会在有限的时间内完成，我将得到我的答案。因为在无限时间过后得到你的答案，所以永远都不会得到答案。

现在，我们提前找到了他的答案，我们谨慎的魔术师数学家已准备好开始他的安全（现在！）之旅。

但那当然不是魔法 - 这都是一个肮脏的把戏！他没有提前找到答案 - 他已经发出了其他人的整个堆栈来为他找到答案。毕竟，艰苦的工作必须完成，他只是假装没有意识到这一点。距离是旅行的。此外，距离后面也必须走过，每个副本都要将结果告诉他们的主人，结果实际上是在 后面的路上创建的来自目的地。所有这一切都在我们的假魔术师开始走路之前。如何为团队努力。对于他，这似乎是一个甜蜜的交易。但总的来说......

这就是magician mathematician的思考方式。但他的dual勇敢的旅行者只需goes on a journey，并计算他的步骤，在每一步 之前为当前步骤添加1 其余的实际旅程。没有任何借口了。旅程可能是有限的，也可能是无限的 - 他无法预先知道。但是在他的路线上的每个点，因此当他/如果他到达城市 B 门时，他将知道他到目前为止的行进距离。而且他肯定不会一直回到路的尽头告诉自己结果。

这是第一个结构递归与第二个结果递归之间的差异，而第二个采用的是 tail recursion with accumulator / tail recursion modulo cons / corecursion 。第一个知识建立在从目标回来的路上;第二个 - 从前开始，朝向目标。

另见：

Technical Report TR19: Unwinding Structured Recursions into Iterations.
Daniel P. Friedman and David S. Wise (Dec 1974)。

你问，这一切的实际意义是什么？为什么，想象我们的朋友魔术师数学家需要煮一些鸡蛋。他有一个锅;一个水龙头;热板;和一些鸡蛋。他该怎么办？

嗯，这很容易 - 他只是将鸡蛋放入锅中，从水龙头中加入一些水并将其放在热板上。

如果他已经给了一个装有鸡蛋和水的锅了怎么办？为什么，这对他来说更容易 - 他只是将鸡蛋拿出来，倒出水，最终会遇到他已经知道如何解决的问题！纯粹的魔法，不是吗！

在我们嘲笑这个可怜的家伙之前，we mustn't forget the tale of the centipede。有时无知幸福。但是当所需的知识很简单并且“一维”如 the distance 时，假装根本就没有记忆是犯罪行为。

Answer 3

accumulators 是中间变量，是Prolog中一个重要的（读取基本）主题，因为允许反转一些基本算法的信息流，对该计划的效率产生重要影响。

以反转名单为例

nrev([],[]).
nrev([H|T], R) :- nrev(T, S), append(S, [H], R).

rev(L, R) :- rev(L, [], R).
rev([], R, R).
rev([H|T], C, R) :- rev(T, [H|C], R).

nrev / 2（天真反向）它是O（N ^ 2），其中N是列表长度，而rev / 2则是O（N）。

Prolog累加器。它们真的是一个“不同”的概念吗？

3 个答案: