Как реализовать поиск в ширину поиск в Scala с ФП
мне интересно, как реализовать поиск в ширину в Scala, используя функциональное программирование.
вот мой первый, нечистый, код:
def bfs[S](init: S, f: S => Seq[S], finalS: S => Boolean): Option[S] = {
val queue = collection.mutable.Queue[S]()
queue += init
var found: Option[S] = None
while (!queue.isEmpty && found.isEmpty) {
val next = queue.dequeue()
if (finalS(next)) {
found = Some(next)
} else {
f(next).foreach { s => queue += s }
}
}
found
}
хотя я использую только локальную изменчивость (a var
и изменчивую Queue
), это не чисто функциональный.
Я придумываю другую версию:
case class State[S](q: Queue[S], cur: S)
def update[S](f: S => Seq[S])(s: State[S]) : State[S] = {
val (i, q2) = s.q.dequeue
val q3 = f(i).foldLeft(q2) { case (acc, i) => acc.enqueue(i)}
State(q3, i)
}
def bfs2[S](init: S, f: S => Seq[S], finalS: S => Boolean): Option[S] = {
val s = loop(State[S](Queue[S]().enqueue(init), init), update(f) _, (s: State[S]) => s.q.isEmpty || finalS(s.cur))
Some(s.cur)
}
def loop[A](a: A, f: A => A, cond: A => Boolean) : A =
if (cond(a)) a else loop(f(a), f, cond)
есть ли лучший способ для обоих решений ? Можно ли использовать cats/scalaz для удаления некоторых шаблонов ?
3 ответов
одна хорошая вещь о функциональном программировании вы можете воспользоваться лень отделять обхода структуры данных поиска, часть. Это делает для очень многоразового использования, один код ответственности:
import scala.collection.immutable.Queue
def breadth_first_traverse[Node](node: Node, f: Node => Queue[Node]): Stream[Node] = {
def recurse(q: Queue[Node]): Stream[Node] = {
if (q.isEmpty) {
Stream.Empty
} else {
val (node, tail) = q.dequeue
node #:: recurse(tail ++ f(node))
}
}
node #:: recurse(Queue.empty ++ f(node))
}
Теперь вы можете сделать BFS по breadth_first_traverse(root, f) find (_ == 16)
или использовать любую другую функцию в поток класс для выполнения полезных специальных "запросов" на ленивой ширине-сначала сплющенный Stream
вашего дерева.
основываясь на ответе, данном Карлом Билефельдтом, вот еще одно решение (которое не включает в себя очередь и просто использует потоки).
def bfs[T](s: Stream[T], f: T => Stream[T]): Stream[T] = {
if (s.isEmpty) s
else s.head #:: bfs(s.tail append f(s.head), f)
}
Это непроверено, но я думаю, работает:
def bfs[S](init: S, f: S => Seq[S], finalS: S => Boolean): Option[S] = {
def bfshelper(q: Seq[S], f: S => Seq[S], finalS: S => Boolean): Option[S] = q match {
case Seq() => None
case h +: t if finalS(h) => Some(h)
case h +: t => bfshelper(t ++ f(h), f, finalS)
}
bfshelper(Seq(init), f, finalS)
}
трюк состоит в том, чтобы сохранить Seq того, что осталось проверить, и, если текущий элемент не совпадает, назовите себя с остатками того, что мы должны были проверить с дочерними элементами этого узла, добавленного