我想将以下程序程序转换为Haskell [用伪代码编写]:
f(x) {
if(c1(x)) {
if(c2(x)) {
return a(x);
}
else if (c3(x)) {
if(c4(x)) {
return b(x);
}
}
return d(x);
}
我编写了以下实现:
f x =
if (c1 x) then
if(c2 x) then
a x
else if (c3 x) then
if (c4 x) then
b x
else d x
else d x
else d x
不幸的是,它包含(else d x)三次。
有没有更好的方法来实现该功能? (即,如果不满足任何条件,则返回(d x)?)
我知道我们可以将条件c1和c2合并为(c1 x)&&(c2 x)以使if的数量更小,但是我的条件c1,c2,c3,c4确实很长,如果将它们组合起来,我将得到一种需要多条线的条件。
最佳答案
最简单,最明显的解决方案
如果您使用的是GHC,则可以打开
{-# LANGUAGE MultiWayIf #-}
而你的整个事情变成f x = if | c1 x && c2 x -> a x
| c1 x && c3 x && c4 x -> b x
| otherwise -> d x
稍微先进和灵活的解决方案
但是,并非总是希望在Haskell中盲目复制命令性代码。通常,将代码视为数据很有用。您实际上所做的是设置
x
必须满足的要求列表,然后,如果x
满足这些要求,则可以对x
采取一些措施。我们可以用Haskell中的实际函数列表来表示这一点。看起来像
decisions :: [([a -> Bool], a -> b)]
decisions = [([c1, c2], a)
,([c1, c3, c4], b)]
,([], d)]
在这里,我们应将其读为:“如果x
同时满足c1
和c2
,则对a
采取x
措施”,依此类推。然后我们可以将f
定义为f x = let maybeMatch = find (all ($ x) . fst) decisions
match = fromMaybe (error "no match!") maybeMatch
result = snd match
in result x
通过遍历需求列表并找到x
满足的第一组决策(maybeMatch
),可以工作。它将其从Maybe
中拉出(您可能希望在那里进行更好的错误处理!)然后选择相应的函数(result
),然后通过该函数运行x
。非常先进且灵活的解决方案
如果您有一个非常复杂的决策树,则可能不想用一个平面列表来表示它。这是实际数据树派上用场的地方。您可以创建所需功能的树,然后搜索该树,直到您单击叶节点。在此示例中,该树可能看起来像
+-> c1 +-> c2 -> a
| |
| +-> c3 -> c4 -> b
+-> d
换句话说,如果x
满足c1
,它将查看它是否也满足c2
,并且是否对a
采取了x
Action 。如果不是,它将继续使用c3
进入下一个分支,依此类推,直到达到一个 Action (或遍历整个树)为止。但是首先,您将需要一种数据类型来区分需求(
c1
,c2
等)和操作(a
,b
等)之间的区别。data Decision a b = Requirement (a -> Bool)
| Action (a -> b)
然后,您将决策树构建为decisions =
Node (Requirement (const True))
[Node (Requirement c1)
[Node (Requirement c2)
[Node (Action a) []]
,Node (Requirement c3)
[Node (Requirement c4)
[Node (Action b) []]]
,Node (Action d) []]
这看起来比实际要复杂,因此您可能应该发明一种更简洁的表达决策树的方法。如果定义功能iff = Node . Requirement
action = flip Node [] . Action
你可以把树写成decisions =
iff (const True) [
iff (c1) [
iff (c2) [
action a
],
iff (c3) [
iff (c4) [
action b
]
]
],
action d
]
突然之间,它与您开始使用的命令性代码非常相似,尽管事实是它是有效的Haskell代码,仅用于构建数据结构! Haskell在定义这样的自定义小“语言内部语言”方面非常强大。然后,您需要在树中搜索可以达到的第一个 Action 。
decide :: a -> Tree (Decision a b) -> Maybe b
decide x (Node (Action f) _) = Just (f x)
decide x (Node (Requirement p) subtree)
| p x = asum $ map (decide x) subtree
| otherwise = Nothing
这会使用一点Maybe魔术(asum
)在第一次成功命中时停止。反过来,这意味着它不会徒劳地计算任何分支的条件(如果计算成本很高,这是有效且重要的),并且它应该可以很好地处理无限决策树。您可以充分利用
decide
类,使Alternative
更加通用,但我选择将其专用于Maybe
,以便不撰写有关此书。使它变得更加笼统,也可以让您做出花哨的单子(monad)决策,这将非常酷!但是,最后,作为此操作的一个非常简单的示例,请使用Collatz conjecture。如果您给我一个数字,然后问我下一个数字应该是多少,我可以建立一个决策树来找出答案。该树可能如下所示:
collatz =
iff (> 0) [
iff (not . even) [
action (\n -> 3*n + 1)
],
action (`div` 2)
]
因此该数字必须大于0,然后将其乘以3,然后加1,否则将其减半。测试运行表明λ> decide 3 collatz
Just 10
λ> decide 10 collatz
Just 5
λ> decide (-4) collatz
Nothing
您可能可以想象更多有趣的决策树。大约一年后进行编辑:替代方法的推广实际上非常简单,也很有趣。
decide
函数获得新外观decide :: Alternative f => a -> Tree (Decision a b) -> f b
decide x (Node (Action f) _) = pure (f x)
decide x (Node (Requirement p) subtree)
| p x = asum $ map (decide x) subtree
| otherwise = empty
(对于那些保持计数的状态,总共只有三个更改。)这为您提供了使用列表的适用实例而不是Maybe组合输入满足的“所有” Action 的机会。这揭示了我们的collatz
树中的“错误”-如果我们仔细查看,就会发现它说所有奇数和正整数n
都变成了3*n +1
,但是也表示所有正数都变成了n/2
。没有其他要求说明该数字必须为偶数。换句话说,
(`div` 2)
操作仅在(>0)
要求下,没有别的。从技术上讲,这是不正确的,但是如果我们仅获得第一个结果(使用Maybe
Alternative实例基本上可以得到),它就可以正常工作。如果我们列出所有结果,我们也会得到不正确的结果。什么时候获得多个结果有趣?也许我们正在为AI编写决策树,我们想通过首先获取所有有效决策,然后随机选择其中一个来人性化行为。或根据情况或其他情况对他们进行排名。
关于haskell - 关于Haskell中的控制流结构(多个if-then-else),我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/23505473/