Applicative Order & Normal Order
之前,我们已经了解了一个 Scheme 解释器的重要组件以及组件之间的关系。当我们已经熟悉的 Scheme evaluator 接受到一个 application expression时,它会首先 evaluate application 中的 sub-expression,再把各个 sub-expression 的结果传入 application 表达式的 procedure,进而执行这个 procedure 得到最终结果,这种 evaluation 的方式被称为 Applicative Order。但实际上至少还有另一种 evaluation 的方式,就是推迟 sub-expression 的 evaluation 过程,先把 sub-expression 代入到 application expression,直到某个阶段必须要获取 sub-expression 的值时才去 evaluate sub-expression。总结如下:
Applicative Order: 在 evaluate expression 前先 evaluate sub-expression
Normal Order: 只在需要的时候 evaluate sub-expression
举例
Copy > ; applicative order
> (define (foo x)
(write-line "inside foo")
(+ x x))
> (foo (begin (write-line "eval arg") 222))
eval arg
inside foo
=> 444
> ; normal order
> (define (foo x)
(write-line "inside foo")
(+ x x))
> (foo (begin (write-line "eval arg") 222))
; => (begin (write-line "inside foo")
; (+ (begin (write-line "eval arg") 222)
; (begin (write-line "eval arg") 222)))
inside foo
eval arg
eval arg
=> 444
可以看见,如果用 Normal Order,sub-expression 在最后要执行 <procedure +> 的时候才被 evaluate,因此 "inside foo" 比 "eval arg" 更早被打印出来。但由于 sub-expression 被延迟 evaluate,它被执行了两次,显然这对 Normal Order 的 evaluation 方式来说是劣势。自然的,有两个疑问需要解决:
怎么解决 Normal Order 带来的多次 evaluation?
如何改变我们的 Scheme 解释器去实现 Normal Order Evaluation ?(接下来先解决)
Normal Order Scheme Interpreter
为了让 Scheme 解释器执行 Normal Order Evaluation,我们需要做出以下几个改动:
改变 apply 逻辑
记录 env: 因为 arguments (sub-expressions) 的 evaluation 被推迟,那么它们的 evaluation environment 就需要被记录
记录 delayed arguments 的数据结构
支持 actual value 和 delayed value
改变 apply 逻辑
Copy (define (l-apply procedure arguments env) ; env
(cond (primitive-procedure? procedure)
(apply-primitive-procedure
procedure
(list-of-arg-values arguments env))) ; list-of-arg-values
((compound-procedure? procedure)
(l-eval-sequence
(procedure-body procedure)
(extend-environment
(procedure-parameters procedure)
(list-of-delayed-args arguments env) ; list-of-delayed-args
(procedure-environment procedure))))
(else (error "Unkown proc" procedure))))
; 对应使用 apply 的地方也要改动
(define (l-eval exp env)
(cond ((self-evaluating? exp) exp)
; ...
((application? exp
(l-apply (actual-value (operator exp) env)
(operands exp)
env))
(else (error "Unkown expression" exp))))
主要有三处变化:
env: 上文提过,为了推迟 evaluation ,需要记录相应的环境
list-of-arg-values: 当执行 primitive-procedure 的时候,强制 evaluate 所有 delayed arguments
list-of-delayed-args: 将 arguments 和 env 打包起来,在之后随时可以强制 evaluate
首先我们看一下 list-of-arg-values 和 list-of-delayed-args 的实现
Copy (define (actual-value exp env)
(force-it (l-eval exp env)))
(define (list-of-arg-values exps env)
(if (no-operands? exps) '()
(cons (actual-value (first-operand exps) env)
(list-of-arg-values (rest-operands exps)
en))))
(define (list-of-delayed-args exps env)
(if (no-operands? exp) '()
(cons (delay-it (first-operand exps) env)
(list-of-delayed-args (rest-operands exps)
env))))
thunk - promise to do an evaluation
以下几个词都与 thunk 同义:
promise to do an evaluation
promise to return a value when needed, i.e. forced
延用 data driven programming 的风格,我们可以利用 tagged list 来表示 thunk:
Copy (define (delay-it exp env) (list 'thunk exp env))
(define (thunk? obj) (tagged-list? obj 'thunk))
(define (thunk-exp thunk) (cadr thunk))
(define (thunk-env thunk) (caddr thunk))
(define (force-it obj)
(cond ((thunk? obj)
(actual-value (thunk-exp obj)
(thunk-env obj)))
(else obj)))
If expression
一些特殊表达式也需要修改,如 if 的 condition 必须要有 actual-value 才可以判断下一步是 consequence 还是 alternative:
Copy (define (l-eval-if exp env)
(if (true? (actual-value) (if-predicate exp) env))
(l-eval (if-consequent exp) env)
(l-eval (if-alternative exp) env)))
以上,我们完成了对 Scheme 解释器的 evaluator 改造,现在它已经从 Applicative Order 变成了 Normal Order。
Memo-izing evaluation
在 Applicative Order & Normal Order 一节中,我们观察到,Normal Order 由于推迟 sub-expression 的 evaluation,而把 sub-expression 替换到 application expression 的相应位置,同时带来了重复计算 (re-evaluation) 的情况,本节我们介绍如何利用 Memo-izing Thunks 来避免重复计算。
Memo-izing Thunk 的原理再简单不过,计算一次以后就把结果记下来,下次用到的时候再拿出来即可。
具体示意图如下:![](/assets/Screen Shot 2018-04-13 at 11.26.08 PM.jpg)
需要注意的是,为了使用 thunk 的所有地方都能立即看到 thunk 被 evaluate 过,这里使用 mutation 把 thunk 编程 evaluated-thunk:
Copy (define (evaluated-thunk? obj)
(tagged-list? obj 'evaluated-thunk))
(define (thunk-value evaluated-thunk)
(cadr evaluated-thunk))
(define (force-it obj)
(cond ((thunk? obj)
(let ((result (actual-value (thunk-exp obj)
(thunk-env obj)))))
(set-car! obj 'evaluated-thunk)
(set-car! (cdr obj) result)
(set-cdr! (cdr obj) '())
result))
((evaluated-thunk? obj) (thunk-value obj))
(else obj))
Normal Order And Language Design (pros and cons)
Language Design Choice 和人生中的每一个选择一样,都是 trade-off,选择 Normal Order 的 trade-off 如下:
Memo-izing evaluation 似乎可以解决 cons1,但有时候我们希望 expression 每次都被重新计算。因此解决 Normal Order 的 cons 的本质在于让程序员来决定什么时候 evaluate expression,举例如下:
Copy (lambda (a (b lazy) c (d lazy-memo)) ;...)
Copy (define (first-variable var-decls) (car var-decls))
(define (rest-variables var-decls) (cdr var-decls))
(define declaration? pair?)
(define (parameter-name var-decl)
(if (pair? var-decl) (car var-decl) var-decl))
(define (lazy? var-decl)
(and (pair? var-decl)
(eq? 'lazy (cadr var-decl))))
(define (memo? var-decl)
(and (pair? var-decl)
(eq? 'lazy-memo (cadr var-decl))))
; 需要一直支持 value, lazy, lazy-memo 的 delay-it
(define (delay-it decl exp env)
(cond ((not (declaration? decl))
(l-eval exp env))
((lazy? decl)
(list 'thunk exp env))
((memo? decl)
(list 'thunk-memo exp env))
(else (error "unkown declaration:" decl))))
; 以及新的 force-it
(define (force-it obj)
(cond ((thunk? obj) ; eval, but don't remember it
(actual-value (thunk-exp obj)
(thunk-env obj)))
((memoized-thunk? obj) ; eval and remember
(let ((result (actual-value (thunk-exp obj)
(thunk-env obj))))
(set-car! obj 'evaluated-thunk)
(set-car! (cdr obj) result)
(set-cdr! (cdr obj) '())
result))
((evaluated-thunk? obj) (thunk-evalue obj))
(else obj)))
; 修改 l-apply
(define (l-apply procedure arguments env)
(cond (primitive-procedure? procedure)
(apply-primitive-procedure
procedure
(list-of-arg-values arguments env)))
((compound-procedure? procedure)
(l-eval-sequence
(procedure-body procedure)
(let ((params (procedure-parameters procedure)))
(extend-environment
(map parameter-name params) ; 取出参数名
(list-of-delayed-args params arguments env) ; 把参数的设置 (actual value、lazy、lazy-memo) 传递下去
(procedure-environment procedure)))))
(else (error "Unkown proc" procedure))))
(define (list-of-delayed-args var-decls exps env)
(if (no-operations? exps)
'()
(cons (delay-it (first-variable var-decls)
(first-operand exps)
env)
(list-of-delayed-args
(rest-variables var-decls)
(rest-operands exps)
env))))
现在我们的 Scheme Evaluator 已经支持自由定义参数的计算方式:actual value、lazy 以及 lazy-memo。
Streams
有了 Normal Order Scheme Evaluator,我们就可以从另一个角度来看待系统。以前,我们有这些方法来理解系统:
把系统看作是一个 procedure,main procedure 里面可以分成 init、start、finish procedures,而这些 procedures 还可以继续被细化。这时候系统就是一个在规定时间执行规定命令的个体。
把系统看作是一个容器,容器内部有不同种类、不同数量的对象,这些对象互相交流、改变状态,所有对象的状态集合就是系统的状态,系统的使用者可以从中获取自己想要的信息。
还有另外一种理解:
把系统看作是时间轴上的一组状态,系统中的每个对象按时间顺序连续地输出自己的状态,从而系统能够随时知道自己的整体状况。
这里 “按时间顺序连续地输出自己的状态” 就是 Streams。
Stream Abstraction
Copy ; message passing style
(define (cons-stream x (y lazy-memo))
(lambda (msg)
(cond ((eq? msg 'stream-car) x)
((eq? msg 'stream-cdr) y)
(else (error "unkown stream msg" msg)))))
(define (stream-car s) (s 'stream-car))
(define (stream-cdr s) (s 'stream-cdr))
; normal style
(define (cons-stream x (y lazy-memo)
(cons x y))
(define stream-car car)
(define stream-cdr cdr)
stream 由两个部分组成,当前的值,和未来值的 promise,也可以理解成一个特殊的 pair,示意图如下:
![](/assets/Screen Shot 2018-04-13 at 11.27.02 PM.jpg)
有了它,我们可以只计算需要的部分。假设我们需要 1 - 100000000 之间的第 100 个素数,通常会这么做:
Copy (list-ref
(filter (lambda (x) (prime? x))
(enumerate-interval 1 100000000))
99)
以上代码首先会遍历 1 - 100000000 之间的所有整数,找到所有素数,再从中取第 100 个素数。显然在这里我们做了很多额外的计算。我们也可以按需去获取 1 - 100000000 之间的整数,一旦找到第 100 个素数立即停止:
Copy (define (stream-interval a b)
(if (> a b)
the-empty-stream
(cons-stream a (stream-interval (+ a 1) b))))
(stream-ref
(stream-filter (lambda (x) (prime? x))
(stream-interval 1 100000000))
99)
(define (stream-filter pred stream)
(if (pred (stream-car stream))
(cons-stream (stream-car stream)
(stream-filter pred (stream-cdr stream)))
(stream-filter pred
(stream-cdr stream))))
既然我们只计算自己想要的数据,那么就可能存在无限大小的数据结构
例1: ones
定义 ones 为每个元素都为 1 的无限序列
Copy (define ones (cons-stream 1 ones))
(stream-car (stream-cdr ones)) ; => 1
ones 的结构如下:
![](/assets/Screen Shot 2018-04-13 at 11.27.20 PM.jpg)
如果没有 normal order:
Copy (define ones (cons 1 ones)) ; => error, ones undefined
因为在 procedure body 中执行 (cons 1 ones) 时 ones 尚未被定义,因此抛错;而在 normal order 的情况下,(cons-stream 1 ones) 被执行时,ones 是 lazy 的,因此不会抛错。
例2:add-stream
也可以把两个无限序列相加:
Copy (define (add-stream s1 s2)
(cond ((null? s1) '())
((null? s2) '())
(else (cons-stream
(+ (stream-car s1) (stream-car s2))
(add-streams (stream-cdr s1)
(stream-cdr s2)))))
(define ints
(cons-stream 1 (add-streams ones ints)))
; ones: 1 1 1 1 1 ...
; ints: 1 2 3 4 5 ...
例3:revisit primes
还有一种找素数的方法,就是从 2 开始,找到下一个整数,就忽略所有能被该整数整除的整数:
Copy (define (sieve str)
(cons-stream
(stream-car str)
(sieve (stream-filter
(lambda (x)
(not (divisible? x (stream-car str))))
(stream-cdr str)))))
(define primes
(sieve (stream-cdr ints)))
例4:integration
Copy (define (integral integrand init dt)
(define int
(cons-stream
init
(add-streams (stream-scale dt integrand)
init)))
(integral ones 0 2)
; => 0 -> 2 -> 4 -> 6 -> 8
; Ones: 1 1 1 1 1
; Scale:2 2 2 2 2
参考