我是OCaml的新手,现在我正在尝试实现一个函数,该函数返回列表x
中索引的给定列表y
的元素列表。
例如,该函数应执行以下计算:[5,6,7,8], [0, 3] => [5, 8]
我不确定如何在ML中存储临时变量,并且不清楚它是如何工作的。我知道如何从给定指定索引的列表中找到元素。
任何想法都会受到赞赏,但我想使用递归函数并避免使用List
模块。
答案 0 :(得分:7)
不需要临时变量,只需使用递归!
# let rec indices xs = function
| i :: is -> (List.nth xs i) :: indices xs is
| [] -> []
;;
val indices : 'a list -> int list -> 'a list = <fun>
# indices [5;6;7;8] [0;3] ;;
- int list = [5; 8]
它通过遍历提供的每个索引来构建列表,然后将其汇总到下一步返回的列表中。
希望这也被优化为尾递归形式,但我不太确定。您可能希望将其更改为正确的尾递归,但我会将其留给您。
答案 1 :(得分:3)
我受到诱惑并实施了我建议@ftk的拉链解决方案。
(* A 'zipper' on the data structure "foo" is a derived data structure
that represents a position in the data structure "foo", that can be
filled with an element. You can think of this as a "cursor" on some
element in the structure, that can moved in various directions to
point to other elements of the structure. If the structure "foo"
does not have random access, keeping a zipper allows to access the
pointed element quickly (instead of having to look at it from the
top of the structure again each time); its neighbors can be
acccessed as well by moving the zipper.
A cursor on a list has this form:
cursor
v
[a; b; c; d; e; f]
It can be represented as a value of type
'a list * 'a * 'a list
where the first list denotes the element before the cursor, and the
second the elements after it. To be able to access the left
neighbor of the cursor in constant time, we store the left elements
in reverse order (rightmost first), so the zipper actually is
([b; a], c, [d; e; f])
Zippers can be adapted to lot of data structures, including in
particular trees. There are neat ways to define them as the
"derivative" (in a calculus-like sense) of datatypes. See
http://en.wikipedia.org/wiki/Zipper_(data_structure) for more
information.
*)
let move_right = function
| (left, x, x' :: right) -> (x :: left, x', right)
| (_, _, []) -> raise Not_found
let move_left = function
| (x' :: left, x, right) -> (left, x', x :: right)
| ([], _, _) -> raise Not_found
let elem (left, e, right) = e
(* zipper of a list *)
let zipper = function
| [] -> raise Not_found
| x :: xs -> ([], x, xs)
let rec iterate f x = function
| 0 -> x
| n -> iterate f (f x) (n - 1)
let get_all data indices =
let get_next index (pos, zip, acc) =
let zip' =
let move = if index < pos then move_left else move_right in
try iterate move zip (abs (index - pos))
with Not_found -> invalid_arg ("invalid index " ^ string_of_int index) in
(index, zip', elem zip' :: acc) in
let (_pos, _zip, result) =
List.fold_right get_next indices (0, zipper data, []) in
result
使用示例:
# get_all [0;2;4;6;8;10] [2;0;1;4];;
- : int list = [4; 0; 2; 8]
# get_all [0;2;4;6;8;10] [2;0;1;6;4];;
Exception: Invalid_argument "invalid index 6".
如果从哪里获取元素的列表很大,它可能明显快于List.map (List.nth data)
:
let slow_get_all data indices = List.map (List.nth data) indices
let init n = Array.to_list (Array.init n (fun i -> i))
let data = init 100_000
let indices = List.map (( * ) 100) (init 1000)
(* some seconds *)
let _ = slow_get_all data indices
(* immediate *)
let _ = get_all data indices
当然,这只是一个练习,因为在实践中,如果性能很重要,您将把数据转换为对随机访问更有效的数据结构,例如数组。
答案 2 :(得分:2)
mange的回答很好地说明了函数式编程的强大功能。请允许我重申一下它的要点:不需要临时变量,只需使用递归。
如果您想要删除最后一次List
库调用,您可以:
使用mange的indices
函数并重新实现List.nth
函数。这并不是很有趣,您可能更愿意避免系统地重新扫描x
列表中y
列表的每个元素。
使用递归函数同时扫描x
和y
列表。例如,您可能希望:
x
列表的弹出元素的次数与y
列表的第一个元素的值的次数相同。x
中,保留第一个元素,弹出y
的头部,然后继续x
和y
的剩余部分。我会留下细节,就像通常的魔鬼居住一样,由你决定。
答案 3 :(得分:1)
您需要两个列表的功能;第二个列表提供第一个列表的索引。有两种可能性:第二个列表按升序排序,或者第二个列表未按任何方式排序。如果第二个列表已排序,则您的功能将更加高效。这是因为列表可以从左到右有效地遍历,但是对具有给定索引的元素的随机访问不是很快。
在任何情况下,都可以使用尾递归解决方案。 (我怀疑这是一个家庭作业问题......)
这个想法不是使用任何临时变量,而是在浏览列表时构建结果。从数学归纳的角度思考你的问题。归纳的基础是什么?空索引列表给出空结果。归纳的步骤是什么?从第二个列表中取下一个给定的索引,将第一个列表中的一个元素追加到结果中,并假设(通过归纳法)将正确处理所有其他索引。
如果第二个列表按升序排序,没有重复的元素,您可以执行以下操作。 indices_tr
是一个尾递归函数,有四个参数; result
是先前累积的结果列表,xs
是第一个列表的剩余部分,n
是该列表中的当前索引,is
是剩余部分指数清单。
let indices xs is =
let rec indices_tr result (x::xs) n = function
| [] -> result
| i::is when i==n -> indices_tr (x::result) xs (n+1) is
| is -> indices_tr result xs (n+1) is
in
indices_tr [] xs 0 is
;;
警告说不处理空列表。
结果是一个反向顺序的列表:
# indices [1;3;5;7] [0;1;2];;
- : int list = [5; 3; 1]
使用纯尾递归解决方案无法做得更好;你当然可以将List.rev应用于那个。