我是一名本科编程学生,我正在尝试创建一个类似于“糖果粉碎”的程序.我试图在这里翻译这段代码,以便了解如何搜索可能的动作.下面是Haskell中的一段代码(尽管不完全确定)
possibleMoves gf = filter works $filter valid $allMoves
where allMoves = concat [ [((i,j),(i+1,j)), ((i,j),(i,j+1))] | (i,j) <- range ((0,0),(9,9)) ]
valid (_,(i,j)) = i < 10 && j < 10 -- first coordinate is always correct
works move@(i1,i2) = let gf' = flipStones gf move
in lookAround i1 gf' || lookAround i2 gf'
lookAround (i,j) gf' = any ((>=3).length) $
(groupBy combineable $[ gf' ! (i',j) | i' <- range (max 0 (i-2), min 9 (i+2)) ]) ++
(groupBy combineable $[ gf' ! (i,j') | j' <- range (max 0 (j-2), min 9 (j+2)) ])
但是,无论我如何尝试翻译它(显然我对Haskell一无所知),这对我来说毫无意义.这是因为我无法搜索那些符号的含义,我不知道该怎么做.虽然我知道在这些问题上寻求帮助有点蹩脚,但这是一个学校项目,我想我没有那么多时间来学习Haskell的基础知识.任何人都可以帮我找到真相(关于这个功能的作用/如何在我自己找到解决方案的想法等)？或者也许给我一些想法,让我自己创造一个新的好功能.
谢谢你的时间
(由OP编辑)
谢谢你太多了！这两个答案都非常详细和准确,我正在尝试根据提供的数据创建一个新功能,现在在这些帮助之后实现这一目标要容易得多！
另外,kobejohn,我将看看你提出的代码片段.非常感谢.
谢谢大家谢谢谢谢！
解决方法:
我知道你不想翻译,所以我在python中提供了一个大致相当的实现,使用python生成器和习语,试图说明基于惰性/流的结果生成的概念.
鉴于您正试图了解它是如何工作的,让我们分别看一下每个部分.我已经列出了使代码更易于理解的代码,并添加了类型签名,因此您可以了解这些部分如何组合在一起.您可以查找Learn You A Haskell For Great Good中使用的符号.
type Position = (Int, Int)
type Move = (Position, Position)
possibleMoves :: Position -> [Move]
possibleMoves gf = filter works $filter valid $allMoves
where
allMoves :: [Move]
allMoves = concat [ [ ((i,j),(i+1,j))
, ((i,j),(i,j+1)) ]
| (i,j) <- range ((0,0),(9,9)) ]
valid :: Move -> Bool
valid (_,(i,j)) = i < 10 && j < 10
works :: Move -> Bool
works move@(i1,i2) = let gf' = flipStones gf move
in lookAround i1 gf' || lookAround i2 gf'
此函数首先使用列表推导生成所有可能移动的列表(绑定为allMoves). haskell中的语法与python的列表推导略有不同.由于haskell的惰性语义,这段代码最好被认为是一个返回所有可能移动流的生成器.
def allMoves():
for i in range(0,9):
for j in range(0,9):
yield ((i,j),(i+1,j))
yield ((i,j),(i,j+1))
然后有一个函数有效,它检查移动是否合法,并根据答案返回True / False.
def valid(move):
return move[1][0] < 10 && move[1][2] < 10
最后,一个函数可以工作,它检查结果是否真的有用.
def works(move):
# flipStones returns a new game_field that incorporates the move we're testing
new_gf = flipStones(game_field, move)
return lookAround(move[0], new_gf) || lookaround(move[1], new_gf)
最后,这些功能都链接在一起,以提供最终答案. $符号乍一看似乎令人困惑,但只是把它想象成一个管道运算符,管道值从右到左.它可以很容易地用括号替换.
possibleMoves gf = filter works $filter valid $allMoves
-- Is exactly equivalent to
possibleMoves gf = filter works ( filter valid ( allMoves ) )
where子句中的函数仅存在于possibleMoves的范围内.正如你在这里看到的,这很好地映射到python内部函数.
from itertools import ifilter
# possibleMoves takes
def possibleMoves(game_field):
def allMoves():
for i in range(0,9):
for j in range(0,9):
yeild ((i,j),(i+1,j))
yield ((i,j),(i,j+1))
def valid(move):
return move[1][0] < 10 && move[1][3] < 10
def works(move):
# the gf in scope here is the gf passed to possibleMoves
new_gf = flipStones(game_field, move)
return lookAround(move[0], new_gf) && lookAround(move[1], new_gf)
return ifilter(works, ifilter(valid, allMoves()))
接下来,我们看看lookAround.
lookAround :: Position -> Position -> Bool
lookAround (i,j) gf' = any ((>=3).length) $
(groupBy combineable $[ gf' ! (i',j) | i' <- range (max 0 (i-2), min 9 (i+2)) ]) ++
(groupBy combineable $[ gf' ! (i,j') | j' <- range (max 0 (j-2), min 9 (j+2)) ])
这是一个我只能假设正在搜索您的代码中相同的最小/最大值的函数.函数定义的左侧就像解构赋值一样. (any和groupby是python的标准)
from itertools import groupby
def lookAround(pos1, pos2):
i, j = pos1[0], pos1[1]
# look around 2 above/below, grouping into runs of colors, returns list of lists
list1 = groupby([pos2[(i_, j)] for i_ in range(max(0,i-2), min(9,i+2))])
# look around 2 left right, grouping into runs of colors, returns list of lists
list2 = groupby([pos2[(i, j_)] for j_ in range(max(0,j-2), min(9,j+2))])
# return true if there's a run of 3 or more colours in either direction
return any(lambda l: len(l)>=3, list1 + list2)
我希望这可以帮助您了解正在发生的事情.这种实现速度的关键是使用延迟生成的列表(python中的生成器).这意味着一旦知道不需要结果就可以丢弃结果,或者导致无效的答案.这样做的结果是你只需要做实际需要的工作,缺点是在python中,你必须熟悉生成器(也称为协同程序)和面向流的编程.
祝你的任务顺利,我希望这能为你提供一些提高实施性能的想法.
标签：python,haskell 来源： https://codeday.me/bug/20190725/1531421.html
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