প্রথমত, তালিকাগুলি এক ধরণের গাছ। যদি আমরা লিঙ্কযুক্ত তালিকা হিসাবে একটি তালিকা উপস্থাপন করি তবে এটি কেবলমাত্র এমন একটি গাছ যার প্রতিটি নোডে হয় 1 বা 0 বংশধর।
পার্স গাছগুলি ডেটা কাঠামো হিসাবে গাছের কেবলমাত্র ব্যবহার। কম্পিউটার বিজ্ঞানে গাছগুলিতে অনেকগুলি অ্যাপ্লিকেশন রয়েছে যার মধ্যে বাছাই করা, মানচিত্র প্রয়োগ করা, সহযোগী অ্যারে ইত্যাদি রয়েছে including
সাধারণভাবে, তালিকা, গাছ ইত্যাদি পুনরাবৃত্ত তথ্য কাঠামো: প্রতিটি নোডে কিছু তথ্য এবং একই ডেটা কাঠামোর অন্য একটি উদাহরণ রয়েছে। ভাঁজ হ'ল এ জাতীয় সমস্ত কাঠামোর উপর একটি ক্রিয়া যা পুনরাবৃত্তভাবে নোডগুলিকে "নীচে আপ" মানগুলিতে রূপান্তর করে। আনফোল্ডিং হ'ল বিপরীত প্রক্রিয়া, এটি মানগুলি "টপ ডাউন" তে রূপান্তর করে।
প্রদত্ত ডেটা স্ট্রাকচারের জন্য, আমরা যান্ত্রিকভাবে তাদের ভাঁজ এবং ফোল্ডিং ফাংশনগুলি তৈরি করতে পারি।
উদাহরণ হিসাবে, আসুন তালিকাগুলি নেওয়া যাক। (আমি উদাহরণস্বরূপ হ্যাস্কেলকে এটি টাইপ করার সাথে ব্যবহার করব এবং এর বাক্য গঠনটি খুব পরিষ্কার)) তালিকাটি হয় শেষ বা মান এবং একটি "লেজ"।
data List a = Nil | Cons a (List a)
এখন কল্পনা করুন আমরা একটি তালিকা ভাঁজ করছি। প্রতিটি পদক্ষেপে, আমাদের বর্তমান নোডটি ভাঁজ করতে হবে এবং ইতিমধ্যে আমরা এর পুনরাবৃত্ত সাব-নোডগুলি ভাঁজ করেছি। আমরা এই রাষ্ট্র হিসাবে প্রতিনিধিত্ব করতে পারেন
data ListF a r = NilF | ConsF a r
rসাবলিস্টটি ভাঁজ করে মধ্যবর্তী মানটি কোথায় তৈরি করা হয়? এটি আমাদের তালিকাগুলিতে একটি ভাঁজ ফাংশন প্রকাশ করতে দেয়:
foldList :: (ListF a r -> r) -> List a -> r
foldList f Nil = f NilF
foldList f (Cons x xs) = f (ConsF x (foldList f xs))
আমরা রূপান্তর Listমধ্যে ListFযাও recursively তার sublist উপর ভাঁজ এবং তারপর একটি ফাংশন সংজ্ঞাসমূহ ব্যবহার ListF। আপনি যদি এটির বিষয়ে চিন্তা করেন তবে এটি স্ট্যান্ডার্ডের আরও একটি উপস্থাপনা foldr:
foldr :: (a -> r -> r) -> r -> List a -> r
foldr f z = foldList g
where
g NilF = z
g (ConsF x r) = f x r
আমরা unfoldListএকই ফ্যাশনে তৈরি করতে পারি:
unfoldList :: (r -> ListF a r) -> r -> List a
unfoldList f r = case f r of
NilF -> Nil
ConsF x r' -> Cons x (unfoldList f r')
আবার এটির আর একটি উপস্থাপনা unfoldr:
unfoldr :: (r -> Maybe (a, r)) -> r -> [a]
(লক্ষ্য করুন যে Maybe (a, r)এটি isomorphic ListF a r।)
এবং আমরা বনাঞ্চলের ফাংশনও তৈরি করতে পারি:
deforest :: (ListF a r -> r) -> (s -> ListF a s) -> s -> r
deforest f u s = f (map (deforest f u) (u s))
where
map h NilF = NilF
map h (ConsF x r) = ConsF x (h r)
এটি কেবল মধ্যবর্তীটি ছেড়ে দেয় Listএবং ভাঁজ এবং ফোল্ডিং ফাংশনগুলি একসাথে ফিউজ করে।
একই পদ্ধতিটি কোনও পুনরাবৃত্ত তথ্য কাঠামোতে প্রয়োগ করা যেতে পারে। উদাহরণস্বরূপ, একটি গাছ যার নোডে 0, 1, 2 বা 1- বা 0-ব্রাঞ্চিং নোডের মান সহ বংশধর থাকতে পারে:
data Tree a = Bin (Tree a) (Tree a) | Un a (Tree a) | Leaf a
data TreeF a r = BinF r r | UnF a r | LeafF a
treeFold :: (TreeF a r -> r) -> Tree a -> r
treeFold f (Leaf x) = f (LeafF x)
treeFold f (Un x r) = f (UnF x (treeFold f r))
treeFold f (Bin r1 r2) = f (BinF (treeFold f r1) (treeFold f r2))
treeUnfold :: (r -> TreeF a r) -> r -> Tree a
treeUnfold f r = case f r of
LeafF x -> Leaf x
UnF x r -> Un x (treeUnfold f r)
BinF r1 r2 -> Bin (treeUnfold f r1) (treeUnfold f r2)
অবশ্যই আমরা deforestTreeআগের মতো যান্ত্রিকভাবে তৈরি করতে পারি ।
(সাধারণত, আমরা treeFoldআরও স্বাচ্ছন্দ্যের সাথে এর মতো প্রকাশ করতে চাই :
treeFold' :: (r -> r -> r) -> (a -> r -> r) -> (a -> r) -> Tree a -> r
)
আমি বিশদটি ছেড়ে দেব, আমি আশা করি প্যাটার্নটি সুস্পষ্ট।
আরো দেখুন: