Scheme中的Knuth-Morris-Pratt算法
Knuth-Morris-Pratt algorithm in Scheme
这是当我们使用Knuth-Morris-Pratt算法时,在Scheme中计算失败函数(我们必须返回多少步)的代码:
(define (compute-failure-function p)
(define n-p (string-length p))
(define sigma-table (make-vector n-p 0))
(let loop
((i-p 2)
(k 0))
(cond
((>= i-p n-p)
(vector-set! sigma-table (- n-p 1) k))
((eq? (string-ref p k)
(string-ref p (- i-p 1)))
(vector-set! sigma-table i-p (+ k 1))
(loop (+ i-p 1) (+ k 1)))
((> k 0)
(loop i-p (vector-ref sigma-table k)))
(else ; k=0
(vector-set! sigma-table i-p 0)
(loop (+ i-p 1) k))))
(vector-set! sigma-table 0 -1)
(lambda (q)
(vector-ref sigma-table q)))
但是k > 0
的部分我没看懂。有人可以解释一下吗?
我看到您对 named let
. This 的语法感到困惑 很好地解释了它是如何工作的,但也许使用更熟悉的语法的示例会使事情变得更清楚。把这段代码放在 Python 中,它将 1 到 10 的所有整数相加:
sum = 0
n = 1
while n <= 10:
sum += n
n += 1
print(sum)
=> 55
现在让我们尝试以递归方式编写它,我将调用我的函数 loop
。这是完全等价的:
def loop(n, sum):
if n > 10:
return sum
else:
return loop(n + 1, n + sum)
loop(1, 0)
=> 55
在上面的例子中,loop
函数实现了一次迭代,参数n
用于跟踪当前位置,参数sum
用于累积答案。现在让我们编写完全相同的代码,但是在 Scheme 中:
(let loop ((n 1) (sum 0))
(cond ((> n 10) sum)
(else (loop (+ n 1) (+ n sum)))))
=> 55
现在我们已经定义了一个名为 loop
的本地过程,然后自动调用它的参数 n
和 [=] 的初始值 1
和 0
17=]。当达到递归的基本情况时,我们 return sum
,否则我们继续调用此过程,为参数传递更新的值。它与 Python 代码中的完全相同!不要被语法搞糊涂了。
在你的算法中,i-p
和k
是迭代变量,分别初始化为2
和0
。根据哪个条件为真,当我们使用 i-p
和 k
的更新值再次调用 loop
时迭代继续,或者当达到情况 (>= i-p n-p)
时迭代结束,在此时循环退出,计算值在变量 sigma-table
中。该过程以 returning 一个新函数结束,称为“故障函数”。
这是当我们使用Knuth-Morris-Pratt算法时,在Scheme中计算失败函数(我们必须返回多少步)的代码:
(define (compute-failure-function p)
(define n-p (string-length p))
(define sigma-table (make-vector n-p 0))
(let loop
((i-p 2)
(k 0))
(cond
((>= i-p n-p)
(vector-set! sigma-table (- n-p 1) k))
((eq? (string-ref p k)
(string-ref p (- i-p 1)))
(vector-set! sigma-table i-p (+ k 1))
(loop (+ i-p 1) (+ k 1)))
((> k 0)
(loop i-p (vector-ref sigma-table k)))
(else ; k=0
(vector-set! sigma-table i-p 0)
(loop (+ i-p 1) k))))
(vector-set! sigma-table 0 -1)
(lambda (q)
(vector-ref sigma-table q)))
但是k > 0
的部分我没看懂。有人可以解释一下吗?
我看到您对 named let
. This
sum = 0
n = 1
while n <= 10:
sum += n
n += 1
print(sum)
=> 55
现在让我们尝试以递归方式编写它,我将调用我的函数 loop
。这是完全等价的:
def loop(n, sum):
if n > 10:
return sum
else:
return loop(n + 1, n + sum)
loop(1, 0)
=> 55
在上面的例子中,loop
函数实现了一次迭代,参数n
用于跟踪当前位置,参数sum
用于累积答案。现在让我们编写完全相同的代码,但是在 Scheme 中:
(let loop ((n 1) (sum 0))
(cond ((> n 10) sum)
(else (loop (+ n 1) (+ n sum)))))
=> 55
现在我们已经定义了一个名为 loop
的本地过程,然后自动调用它的参数 n
和 [=] 的初始值 1
和 0
17=]。当达到递归的基本情况时,我们 return sum
,否则我们继续调用此过程,为参数传递更新的值。它与 Python 代码中的完全相同!不要被语法搞糊涂了。
在你的算法中,i-p
和k
是迭代变量,分别初始化为2
和0
。根据哪个条件为真,当我们使用 i-p
和 k
的更新值再次调用 loop
时迭代继续,或者当达到情况 (>= i-p n-p)
时迭代结束,在此时循环退出,计算值在变量 sigma-table
中。该过程以 returning 一个新函数结束,称为“故障函数”。