Kodutöö 14 (vabatahtlik)
Selles praktikumis vaatame lineaarsete tüüpidega arvutamist.
Lisalugemine (vabatahtlik):
Idris 2: Quantitative Type Theory in Action peatükid:
- 2: IDRIS 2 AND QUANTITATIVE TYPES
- 3: RESOURCE USAGE PROTOCOLS
Lineaarsete tüüpidega programmeerimine
Puhta funktsionaalse programmeerimine üks nõrkus on, et vanad väärtused võivad kättesaadavaks jääda. Ning isegi siis, kui vana väärtus ei ole enam kättesaadav, peab automaatne mälukoris esmalt selle fakti tuvastama ja alles siis saab struktuuri mälu vabastada.
Üks lahendus, mis võimaldab vahetulemuste kustutamist mälust, on programmeerimine lineaarsete tüüpidega.
Etteantud kood loengust: lineaarne massiiv
import Data.IOArray import Data.List namespace Massiivid %hide Builtin.(#) %hide Builtin.DPair.(#) infix 5 # public export data L : Type -> Type -> Type where (#) : (1 _ : a) -> b -> L a b export interface Array arr where write : (1 a : arr) -> Nat -> Double -> arr read : (1 a : arr) -> Nat -> L arr Double size : (1 a : arr) -> L arr Nat withArray : Nat -> ((1 a : arr) -> L arr c) -> c export Array (List Double) where write [] n d = [] write (x :: xs) 0 d = d :: xs write (x :: xs) (S k) d = x :: write xs k d read [] n = [] # 0.0 read (x :: xs) 0 = (x::xs) # x read (x :: xs) (S n) = let _ # r = read xs n in x::xs # r size [] = [] # 0 size (x :: xs) = (x :: xs) # (length (x :: xs)) withArray l f = let _ # r = f (replicate l 0.0) in r export data LinArray = MkLinArray (IOArray Double) private newIOArr : List Double -> IO (IOArray Double) newIOArr xs = let l = cast (length xs) in do a <- newArray l let upd = zip [0..l-1] xs traverse_ (uncurry $ writeArray a) upd pure a export Array LinArray where withArray n f = unsafePerformIO (do a <- newArray (cast n) let (_ # r) = f (MkLinArray a) pure r ) size (MkLinArray a) = MkLinArray a # (cast (max a)) write (MkLinArray a) i v = unsafePerformIO (do ok <- writeArray a (cast i) v pure (MkLinArray a)) read (MkLinArray a) i = unsafePerformIO (do r <- readArray a (cast i) case r of Just v => pure (MkLinArray a # v) Nothing => pure (MkLinArray a # 0))
Ülesanne 5 : implementeeri writeAll
Funktsioonikutse writeAll a xs n
kirjutab listi xs
elemendid massiivi a
alustades indeksist n
.
(Võite ette kujutada, et massiiv a
on ülisuur ja me ei taha selle vahetulemusi mälus hoida.)
writeAll : Array arr => (1 _ : arr) -> List Double -> Nat -> arr writeAll a xs n = ?writeAll_rhs
testimine:
Main> writeAll [1.0,2.0,3.0] [5.0,6.0,7.0] 0 [5.0, 6.0, 7.0]
Ülesanne 6: massiivi teisendamine listiks
Funktsioonikutse toLst a i j
tagastab massiivi a
elemendid indeksitega i
kuni j
listina.
(Võite ette kujutada, et massiiv a
on ülisuur ja me ei taha selle vahetulemusi mälus hoida. Aga vahel tahame mingit lõiku listina vaadelda.)
toLst : Array arr => (1 _ : arr) -> Nat -> Nat -> L arr (List Double) toLst a s f = ?toLst_rhs
test:
Main> toLst [1.0,2.0,3.0] 0 3 [1.0, 2.0, 3.0] # [1.0, 2.0, 3.0]
Ülesanne 7: implementeeri massiivis elementide vahetamist
swap : Array arr => (1 _ : arr) -> Nat -> Nat -> arr swap a i j = ?swap_rhs
test:
Main> swap [1.0,2.0,3.0] 0 2 [3.0, 2.0, 1.0]
Etteantud kood: quickSort
-- pseudokood: -- loop a pivot j hi i = -- while (j>=hi){ -- if (a[j] < pivot) { -- swap a[i] a[j] -- i++ -- } -- j++ -- } -- return i loop: Array arr => (1 a : arr) -> (pivot:Double) -> (j:Nat) -> (hi:Nat) -> (i:Nat) -> L arr Nat loop a pivot j hi i = if j > hi then a # i else let a # aj = read a j in if aj < pivot then let a = Main.swap a i j in loop a pivot (j+1) hi (i+1) else loop a pivot (j+1) hi i -- pseudokood: -- partition a lo hi = -- pivot = a[hi] // pivot on viimane element -- i = loop a pivot lo (hi-1) lo // tsükkel, kus viimast elementi ei vaata -- swap a[i] a[hi] // nüüd vahetame viimase elemendi -- return i // tagastame pivot-i indeksi -- abiks Nat-i vähenamine decr : Nat -> Nat decr 0 = 0 decr (S n) = n partition : Array arr => (1 a : arr) -> (lo: Nat) -> (hi: Nat) -> L arr Nat partition a lo hi = let a # pivot = read a hi a # i = loop a pivot lo (decr hi) lo a = Main.swap a i hi in a # i -- pseudokood: -- qs a lo hi = -- if (lo<hi) { -- pivot_index = partition a lo hi -- qs a lo (pivot_indeks - 1) -- qs a (pivot_indeks + 1) hi -- } -- return a qs : Array arr => (1 a : arr) -> (lo: Nat) -> (hi: Nat) -> arr qs a lo hi = if (lo>=hi) then a else let a # pi = partition a lo hi a = qs a lo (decr pi) a = qs a (1 + pi) hi in a -- sorteerib kogu massiivi quickSortArray : Array arr => (1 _ : arr) -> arr quickSortArray a = let a # len = size a in qs a 0 (decr len)
testimine:
Main> quickSortArray [3.0,2.0,1.0,4.0] [1.0, 2.0, 3.0, 4.0]
Ülesanne 7: listi sorteerimine kasutades LinArray
-t
quickSortList : List Double -> List Double quickSortList xs = withArray len f where len : Nat len = length xs f : (1 _ : LinArray) -> L LinArray (List Double) f a = ?f_rhs testList : List Double testList = map cast $ concat [[20,18..0],[1,3..19]]
testimine:
Main> :exec printLn $ quickSortList [3.0,2.0,1.0,4.0] [1.0, 2.0, 3.0, 4.0] Main> :exec printLn $ quickSortList testList [0.0, 1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0, 6.0, 7.0, 8.0, 9.0, 10.0, 11.0, 12.0, 13.0, 14.0, 15.0, 16.0, 17.0, 18.0, 19.0, 20.0]