惰性求值(Lazy evaluation)是在需要時(shí)才進(jìn)行求值的計(jì)算方式。惰性求值自然地在數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)中包含遞歸,可以以簡(jiǎn)單的方式表示無(wú)限的概念,這種方式有利于程序的模塊化。
你可以從《Why Functional Programming Matters》中知曉惰性計(jì)算可以帶來(lái)哪些好處。
Haskell語(yǔ)言以采用惰性求值而廣為人熟知。Scheme也部分采用了惰性求值。
下面這些用于處理惰性求值的函數(shù)是在R5RS中定義的。中間狀態(tài)被稱為延時(shí)對(duì)象(promise),它表示求值方法已經(jīng)定義好了,但求值還未執(zhí)行。最終的值通過(guò)對(duì)延時(shí)對(duì)象(promise)調(diào)用force被計(jì)算出來(lái)。
(delay proc)
以proc創(chuàng)建一個(gè)延時(shí)對(duì)象(promise)。
(promise? obj)
如果obj是一個(gè)延時(shí)對(duì)象就返回 #t。
(force promise)
對(duì)延時(shí)對(duì)象求值,執(zhí)行求值操作。
[例1]展示一個(gè)惰性求值的簡(jiǎn)單例子。在這個(gè)例子中,延時(shí)對(duì)象(promise)通過(guò)對(duì)(1 + 2)調(diào)用delay產(chǎn)生,然后通過(guò)函數(shù)force對(duì)延時(shí)對(duì)象求值。
[例1]
(define laz (delay (+ 1 2)))
;Value: laz
laz
;Value 11: #[promise 11]
(promise? laz)
;Value: #t
(force laz)
;Value: 3
(* 10 (force laz))
;Value: 30
注意延時(shí)對(duì)象并沒(méi)有被force消費(fèi)掉,這意味著函數(shù)force沒(méi)有副作用。因此,你可以重復(fù)使用延時(shí)對(duì)象。
現(xiàn)在,讓我們使用惰性求值創(chuàng)建無(wú)限序列。首先,我將定義一些用于處理無(wú)限序列的基本函數(shù)。然后,我會(huì)使用這些函數(shù)創(chuàng)建無(wú)限序列,并將無(wú)限序列用于數(shù)值計(jì)算。
無(wú)限序列可以用如表達(dá)式(1)的cons單元(cons cell)的嵌套結(jié)構(gòu)表示。cons單元的car和cdr分別是最終值和延時(shí)對(duì)象(promise)。另一個(gè)表達(dá)式(1)結(jié)構(gòu)的cons單元通過(guò)強(qiáng)制求值cdr部分產(chǎn)生,你可以無(wú)限重復(fù)這個(gè)過(guò)程,就像圖 1。這個(gè)和cons單元的嵌套結(jié)構(gòu)和普通表類似,只是使用延時(shí)對(duì)象作為cdr部分使其可以表示無(wú)限序列。
(<val> . <promise>) (1)
圖 1. 無(wú)限序列的實(shí)現(xiàn),使用了car和cdr分別為最終值和延時(shí)對(duì)象的cons單元。
[代碼 1]展示了無(wú)限序列的基本函數(shù)和宏。其中最重要的是lazy-map,被用于操作無(wú)限序列。
由于lazy-map包含一個(gè)特殊delay構(gòu)造用于延遲求值,所以它需要被定義為宏。
[代碼 1]
01: ;;;;; basic functions and a macro
02:
03: ;;; car for lazy evaluation
04: (define lazy-car car)
05:
06: ;;; cdr for lazy evaluation
07: (define (lazy-cdr ls)
08: (force (cdr ls)))
09:
10: ;;; lazy cons
11: (define-syntax lazy-cons
12: (syntax-rules ()
13: ((_ a b) (cons a (delay b)))))
14:
15: ;;; lazy map
16: (define (lazy-map fn . lss)
17: (if (memq '() lss)
18: '()
19: (lazy-cons (apply fn (map lazy-car lss))
20: (apply lazy-map fn (map lazy-cdr lss)))))
21:
22: ;;; lazy filter
23: (define (lazy-filter pred ls)
24: (if (null? ls)
25: '()
26: (let ((obj (lazy-car ls)))
27: (if (pred obj)
28: (lazy-cons obj (lazy-filter pred (lazy-cdr ls)))
29: (lazy-filter pred (lazy-cdr ls))))))
30:
31: ;;; returns n-th item of the lazy list
32: (define (lazy-ref ls n)
33: (if (= n 0)
34: (lazy-car ls)
35: (lazy-ref (lazy-cdr ls) (- n 1))))
36:
37: ;;; returns first n items of the ls
38: (define (head ls n)
39: (if (= n 0)
40: '()
41: (cons (lazy-car ls) (head (lazy-cdr ls) (- n 1)))))
(lazy-car ls)
和(car ls)一樣,因?yàn)閏ar部分是最終值。
(lazy-cdr ls)
計(jì)算ls的cdr部分(延時(shí)對(duì)象)的‘最終’值。
(lazy-cons a b)
這是一個(gè)擴(kuò)展了(cons a (delay b))的宏。如果這個(gè)操作被定義為一個(gè)函數(shù),b將立刻求值,這樣delay就沒(méi)有任何意義了。
(lazy-map fn . lss)
這是一個(gè)惰性求值的map函數(shù),是在[代碼 1]中最重要的函數(shù)。注意它返回一個(gè)包含最終值(car部分)和延時(shí)對(duì)象(cdr部分)的cons單元。
(lazy-filter pred ls)
這是一個(gè)惰性求值的filter函數(shù)。它過(guò)濾ls并返回一個(gè)由包含滿足pred條件的元素組成的‘無(wú)限序列’。
(lazy-ref ls n)
返回‘無(wú)限序列’ls的第n個(gè)元素。
(head ls n)
返回ls(惰性求值表)的前n個(gè)元素。
無(wú)限序列可以簡(jiǎn)潔地用lazy-cons和lazy-map表示。我會(huì)展示兩個(gè)例子:
下一個(gè)項(xiàng)由前一項(xiàng)定義的序列可以有如下形式的函數(shù)(f)定義:
\[{a}_{i+1} = f({a}_i) \]
可以表示為[代碼2]里的(inf-seq a0 f),a0和f分別是初始項(xiàng)和用于計(jì)算隨后項(xiàng)的函數(shù)。
(inf-seq a0 f)是遞歸定義的,它的定義清晰表明初始項(xiàng)是a0,第二項(xiàng)是(f a0),(n+1)項(xiàng)由(f an)表示。
等差和等比數(shù)列分別被定義為(ari a0 d)和(geo a0 r),其中a0,d和r分別是初始值,公差,公比。這些函數(shù)使用函數(shù)inf-seq定義。
[代碼2]
01: ;;;; sequences
02:
03: ;;; infinite sequences represented by a_(n+1) = f(a_n)
04: (define (inf-seq a0 f)
05: (lazy-cons a0 (inf-seq (f a0) f)))
06:
07: ;;; arithmetic sequence
08: (define (ari a0 d)
09: (inf-seq a0 (lambda (x) (+ x d))))
10:
11: ;;; geometric sequence
12: (define (geo a0 r)
13: (inf-seq a0 (lambda (x) (* x r))))
讓我們檢查一下inf-seq所產(chǎn)生的無(wú)限序列(例2)。創(chuàng)建兩個(gè)等比數(shù)列:
然后使用head求值前10項(xiàng)。你將看到正確產(chǎn)生了兩個(gè)等比數(shù)列。
接下來(lái),使用lazy-map計(jì)算g1和g2的乘積,并使用head求值前10項(xiàng)。你將看到一個(gè)全是1的序列,這表明計(jì)算被正確地執(zhí)行了。
現(xiàn)在,讓我們用等差數(shù)列和lazy-filter娛樂(lè)一番。首先,用(ari 1 1)創(chuàng)建一個(gè)等比數(shù)列ar1。(head ar1 10)的結(jié)果顯示等比數(shù)列 (1 2 3 ....) 是由 (ari 1 1) 產(chǎn)生的。然后使用lazy-filter取出ar1里的偶數(shù),并使用head求值前10項(xiàng)。你將看到(2 4 6 8 10 12 14 16 18 20),這表明lazy-filter正常工作。
[例2]
(define g1 (geo 1 2))
;Value: g1
(define g2 (geo 1 (/ 1 2)))
;Value: g2
(head g1 10)
;Value 12: (1 2 4 8 16 32 64 128 256 512)
(head g2 10)
;Value 13: (1 1/2 1/4 1/8 1/16 1/32 1/64 1/128 1/256 1/512)
(head (lazy-map * g1 g2) 10)
;Value 14: (1 1 1 1 1 1 1 1 1 1)
(define ar1 (ari 1 1))
;;Value: ar1
(head ar1 10)
;;Value 15: (1 2 3 4 5 6 7 8 9 10)
(head (lazy-filter even? ar1) 10)
;;Value 16: (2 4 6 8 10 12 14 16 18 20)
菲波那切數(shù)列定義如下:
fib(1) = 1
fib(2) = 1
fib(n+1) = fib(n) + fib(n-1)
代碼3展示了Scheme實(shí)現(xiàn)的菲波那切數(shù)列,用到了lazy-cons和lazy-map。如代碼所示,Scheme里的定義和數(shù)學(xué)上的定義很相似。此外,各個(gè)項(xiàng)的計(jì)算的復(fù)雜度為O(n)。
[例3]中,值被立刻計(jì)算出來(lái)了。
[代碼 3]
01: (define fib
02: (lazy-cons 1
03: (lazy-cons 1
04: (lazy-map + fib (lazy-cdr fib)))))
[例 3]
(head fib 20)
;Value 12: (1 1 2 3 5 8 13 21 34 55 89 144 233 377 610 987 1597 2584 4181 6765)
(lazy-ref fib 100)
;Value: 573147844013817084101
下面是《Why Functional Programming Matters》里相關(guān)代碼的Schme版本。
牛頓-拉夫遜法可以使用初始值a0和等式(2)計(jì)算N的平方根。
a(n+1) = (a(n) + N/a(n)) / 2 (2)
如果等式(2)收斂到最終值 a,
a = (a + N/a) / 2
?
2a = a + N/a
a = N/a
a*a = N
a = √N(yùn)
,這表明最終值a是N的平方根。序列的下一項(xiàng)是前一項(xiàng)的函數(shù)(如等式(2)所示),這些序列可用inf-seq表示。
代碼4展示了一個(gè)計(jì)算平方根的程序。在代碼4中,初始值被定為1,由于序列收斂很快,所以這沒(méi)問(wèn)題。
[代碼4]
01: ;;; Newton-Raphson method
02: (define (newton-raphson n)
03: (inf-seq 1 (lambda (x) (/ (+ x (/ n x)) 2))))
04:
05: ;;; returning a reasonable answer.
06: ;;; If the ratio of successive terms is in (1 - eps) and (1 + eps),
07: ;;; or the following term is zero,
08: ;;; the function returns it.
09: (define (lazylist->answer ls eps)
10: (let ((e1 (- 1.0 eps))
11: (e2 (+ 1.0 eps)))
12: (let loop ((val (lazy-car ls))
13: (ls1 (lazy-cdr ls)))
14: (let ((val2 (lazy-car ls1)))
15: (if (or (zero? val2) (< e1 (/ val val2) e2))
16: (exact->inexact val2)
17: (loop val2 (lazy-cdr ls1)))))))
18:
19: ;;;
20: (define (my-sqrt n eps)
21: (lazylist->answer (newton-raphson n) eps))
(newton-raphson n)
一個(gè)函數(shù),創(chuàng)建平方根近似值的表。
(lazylist->answer ls eps)
檢查收斂是否滿足條件了。如果是的,返回?cái)?shù)值計(jì)算的結(jié)果。
如果(1 - eps) < t2/t1 < (1 + eps) 或者 t2 = 0,函數(shù)返回 ls 的后續(xù)項(xiàng)(即 t1 和 t2)的第二項(xiàng)。
(my-sqrt n eps)
在相對(duì)誤差eps下,計(jì)算n的平方根。
(my-sqrt 9 0.0000001)
;Value: 3.
[代碼5]中的easydiff是一種計(jì)算數(shù)字積分的簡(jiǎn)單方式,其中f,x,和h分別是被積分的函數(shù),x值,和Δx。理論上,如果h越趨于0,獲得的近似值越好。但在實(shí)踐中,由于數(shù)值在計(jì)算機(jī)里的精度是有限的,微小的h值會(huì)導(dǎo)致錯(cuò)誤。
為了解決這個(gè)問(wèn)題,我們用lazylist-diff創(chuàng)建h的惰性表。這個(gè)惰性表是初始值為h0,公比為0.5的等比數(shù)列。然后我們創(chuàng)建一個(gè)對(duì)應(yīng)于h的惰性表的近似值的惰性表。
可以通過(guò)如下代碼加快收斂速度,更快得到答案:
(lazylist->answer (lazylist-diff h0 f x) eps)
函數(shù)super是收斂加速函數(shù)??梢圆榭础禬hy Functional Programming Matters》的關(guān)于加速技術(shù)部分。如果你使用了傳統(tǒng)編程語(yǔ)言,加速計(jì)算會(huì)相當(dāng)復(fù)雜。相反,使用惰性求值可以以簡(jiǎn)單的方式實(shí)現(xiàn)。此外,因?yàn)楦叨鹊哪K化,你可以在其他問(wèn)題中復(fù)用代碼,例如數(shù)值積分(4.3.3節(jié))。代碼6復(fù)用了代碼5中的加速函數(shù)。
[代碼5]
01: ;;; differentiation
02:
03: ;;; primitive function for differentiation
04: (define (easydiff f x h)
05: (/ (- (f (+ x h)) (f x)) h))
06:
07: ;;; create a lazy list of approximation for differentiation
08: (define (lazylist-diff h0 f x)
09: (lazy-map (lambda (h) (easydiff f x h)) (geo h0 0.5)))
10:
11: ;;; eliminate error from the approximation
12: (define (elimerror n ls)
13: (let ((a (lazy-car ls))
14: (b (lazy-second ls))
15: (c (fix:lsh 1 n))) ; (expt 2 n)
16: (lazy-cons
17: (/ (- (* b c) a) (- c 1))
18: (elimerror n (lazy-cdr ls)))))
19:
20: ;;; estimate `n' in elimerror
21: (define (order ls)
22: (let* ((a (lazy-car ls))
23: (b (lazy-second ls))
24: (c (lazy-ref ls 2))
25: (d (- (/ (- a c) (- b c)) 1.0)))
26: (cond
27: ((< d 2) 1)
28: ((<= 2 d 16) (inexact->exact (round (log2 d))))
29: (else 4))))
30:
31: ;;;
32: (define (log2 x)
33: (/ (log x) (log 2)))
34:
35: ;;; improve convergence of the lazy list of the approximation
36: (define (improve ls)
37: (elimerror (order ls) ls))
38:
39: ;;; return the second value of the lazy list
40: (define (lazy-second ls)
41: (lazy-car (lazy-cdr ls)))
42:
43: ;;; further improve the convergence of the list
44: (define (super ls)
45: (lazy-map lazy-second (inf-seq ls improve)))
46:
47:
48: ;;; calculate the differentiation of function `f' at x within error eps
49: ;;; h0 is initial window width
50: (define (diff f x h0 eps)
51: (lazylist->answer (super (lazylist-diff h0 f x)) eps))
(diff sin 0.0 0.1 0.0000001)
;Value: .9999999999999516
(diff exp 0.0 0.1 0.000001)
;Value: .9999999991733471
收斂加速函數(shù)無(wú)需任何修改即可被用于數(shù)值積分。最開(kāi)始,我們使用easyintegrate創(chuàng)建一個(gè)粗略的近似。函數(shù)lazylist-integrate使用惰性表,通過(guò)遞歸地調(diào)用easyintegrate在中間點(diǎn)切分區(qū)間,來(lái)改進(jìn)近似值。函數(shù)可以用lazy-map以簡(jiǎn)單的方式定義。最終,收斂被加速,收斂值由函數(shù)integrate返回。
[代碼6]
;;; integration
;;; primitive integration
(define (easyintegrate f a b)
(* (/ (+ (f a) (f b)) 2) (- b a)))
;;; create the lazy list of approximation for integration
(define (lazylist-integrate f a b)
(let ((mid (/ (+ a b) 2)))
(lazy-cons (easyintegrate f a b)
(lazy-map + (lazylist-integrate f a mid)
(lazylist-integrate f mid b)))))
;;; integrate function `f' in a range of `a' and `b' within error `eps'
(define (integrate f a b eps)
(lazylist->answer (super (lazylist-integrate f a b)) eps))
(define pi (* 4 (atan 1)))
;Value: pi
(integrate sin 0 pi 0.0000001)
;Value: 2.000000002272428
(integrate exp 0 1 0.0000001)
;Value: 1.7182818277724858
(- (exp 1) 1)
;Value: 1.718281828459045
惰性求值允許我們以簡(jiǎn)潔的方式將重復(fù)包含在數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)中。這個(gè)功能有利于程序的模塊化,可使代碼更為緊湊。
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