[英]Fold / Recursion over Multiway Tree in f#
我正在尝试调整 Brian's Fold for Binary Trees ( http://lorgonblog.wordpress.com/2008/04/06/catamorphisms-part-two/ ) 以申请多路树。
来自 Brian 博客的总结:
数据结构:
type Tree<'a> =
| Node of (*data*)'a * (*left*)Tree<'a> * (*right*)Tree<'a>
| Leaf
let tree7 = Node(4, Node(2, Node(1, Leaf, Leaf), Node(3, Leaf, Leaf)),
Node(6, Node(5, Leaf, Leaf), Node(7, Leaf, Leaf)))
二叉树折叠函数
let FoldTree nodeF leafV tree =
let rec Loop t cont =
match t with
| Node(x,left,right) -> Loop left (fun lacc ->
Loop right (fun racc ->
cont (nodeF x lacc racc)))
| Leaf -> cont leafV
Loop tree (fun x -> x)
例子
let SumNodes = FoldTree (fun x l r -> x + l + r) 0 tree7
let Tree6to0 = FoldTree (fun x l r -> Node((if x=6 then 0 else x), l, r)) Leaf tree7
多路树版本[不(完全)工作] :
数据结构
type MultiTree = | MNode of int * list<MultiTree>
let Mtree7 = MNode(4, [MNode(2, [MNode(1,[]); MNode(3, [])]);
MNode(6, [MNode(5, []); MNode(7, [])])])
折叠功能
let MFoldTree nodeF leafV tree =
let rec Loop tree cont =
match tree with
| MNode(x,sub)::tail -> Loop (sub@tail) (fun acc -> cont(nodeF x acc))
| [] -> cont leafV
Loop [tree] (fun x -> x)
示例 1返回 28 - 似乎有效
let MSumNodes = MFoldTree (fun x acc -> x + acc) 0 Mtree7
示例 2
不运行
let MTree6to0 = MFoldTree (fun x acc -> MNode((if x=6 then 0 else x), [acc])) Mtree7
最初我认为MFoldTree
需要一个map.something
某处,但我让它与@
运算符一起工作。
对第二个示例的任何帮助和/或纠正我在MFoldTree
函数中所做的MFoldTree
都会很棒!
干杯
杜西奥德
诀窍是你需要传递一个额外的函数来折叠。
在 Brian 的版本中, fold 函数只需要使用节点中的值和从左右子树产生的两个值调用的nodeF
。
这对于多路树来说是不够的。 在这里,我们需要一个函数nodeF
,该函数使用节点中的值和通过聚合子树的所有值产生的结果来调用。 但是您还需要一个函数 - 比如combineF
,它结合了从节点的多个子树产生的值。
您的 fold 函数是一个好的开始——您只需要再添加一个递归调用来处理tail
:
let MFoldTree nodeF combineF leafV tree =
let rec Loop trees cont =
match trees with
| MNode(x,sub)::tail ->
// First, process the sub-trees of the current node and get
// a single value called 'accSub' representing (aggregated)
// folding of the sub-trees.
Loop sub (fun accSub ->
// Now we can call 'nodeF' on the current value & folded sub-tree
let resNode = nodeF x accSub
// But now we also need to fold all remaining trees that were
// passed to us in the parameter 'trees'..
Loop tail (fun accTail ->
// This produces a value 'accTail' and now we need to combine the
// result from the tail with the one for the first node
// (which is where we need 'combineF')
cont(combineF resNode accTail) ))
| [] -> cont leafV
Loop [tree] (fun x -> x)
求和很容易,因为我们只对两个函数使用+
运算符:
let MSumNodes = MFoldTree (+) (+) 0 Mtree7
过滤树更棘手。 nodeF
函数将获取节点中的元素和子节点列表(即聚合的结果)并生成单个节点。 combineF
函数将从第一个节点(即MultiTree
值)和从其余节点生成的子节点列表中获取结果。 从空树产生的初始值是一个空列表:
let MTree6to0 =
MFoldTree (fun x children -> MNode((if x=6 then 0 else x), children))
(fun head tail -> head::tail) [] Mtree7
另一种解决方案可能是
let rec mfold f a (MNode(x,s)) = f (List.fold (fun a t -> mfold f a t) a s) x
实际上,我们可以将树视为线性结构(折叠它)。
用例
> mfold (+) 0 Mtree7;;
val it : int = 28
filter 和 normal fold 一样(因为mfold
是普通折叠):
> mfold (fun a x -> if x = 6 then a else x + a) 0 Mtree7;;
val it : int = 22
该函数可以是泛型的(如List.fold
、 Array.fold
、... 可以是泛型)。
“但第二个的目的是返回修改后的整个树,以便任何具有例如值为 6 的节点现在具有值为 0”
但这不是fold
计算,而是map
!
您可以轻松完成(再次将其视为线性结构)
let rec mmap f (MNode(x,s)) = MNode(f x, List.map (mmap f) s)
用例
> mmap (fun x -> if x=6 then 0 else x) Mtree7;;
val it : MultiTree =
MNode
(4,
[MNode (2,[MNode (1,[]); MNode (3,[])]);
MNode (0,[MNode (5,[]); MNode (7,[])])])
同样,我建议为每个可能的列表容器( Seq
、 List
、 Array
等)执行此操作,它使用户能够在上下文中选择最佳策略。
笔记:
声明:本站的技术帖子网页,遵循CC BY-SA 4.0协议,如果您需要转载,请注明本站网址或者原文地址。任何问题请咨询:yoyou2525@163.com.