Материалы по запросу: haskell
Компьютерное моделирование.фроб_БАК. Синергия. Ответы на ИТОГОВЫЙ ТЕСТ. На отлично!
моделирования. Такие языки как: Fortran, Modula, Pascal, C, Basic относятся к Такие языки как: F#, Haskell, Lisp, Scheme относятся к Что из нижеперечисленного не является языком программирования: … компьютерная
Ответы на тест / РОСДИСТАНТ / Функциональное программирование / 100 вопросов / Промежуточный тест (5 попыток)
Промежуточный тест (Попытка №1) Вопрос 1 Что делает функция “primes” в Haskell: Выберите один ответ: находит все простые числа до заданного числа находит наименьшее простое число, которое
КP «Функциональное и логическое программирование» Haskell "игра пятнашки"
КP «Функциональное и логическое программирование» Haskell "игра пятнашки"
СДО Росдистант Текущий курс Функциональное программирование Практические задания
выбирается из таблицы 1.2. Определить тип вычислительного процесса. Написать программу на языке Haskell. Представить результаты вычислений по заранее подготовленному тесту. Для отладки программы можно
[Росдистант] Технологии и средства конструирования программного обеспечения (тесты, вопросы, ответы)
улучшения читаемости на языках програмирования Выберите один или несколько ответов: Phyton Java Haskell C++ Perl Проектирование по контракту – это Выберите один ответ: установление отношений между классом
Интеллектуальные информационные системы
Произведите редукцию выражения. Выберите метод редукции самостоятельно. Разработать программы на языке Haskell: 1. Написать рекурсивную функцию для вычисления и для вывода на экран цифр натурального
Написать Курсовую на тему Компилятор для подмножества языка Haskell
Написать Курсовую на тему Компилятор для подмножества языка Haskell
Введение в объектно-ориентированное программирование.ои(dor) тест с ответами Синергия/МОИ/ МТИ /МОСАП
*свойства функций 5. Установите соответствия между языками и видами программирования. A. С++ B. 1C C. Haskell D. объектно-ориентированное программирование E. процедурное программирование F. функциональное
Ответы на тесты / РОСДИСТАНТ / Технологии и средства конструирования программного обеспечения / 75 вопросов / Тесты 1-8
улучшения читаемости на языках програмирования Выберите один или несколько ответов: Phyton Java Haskell C++ Perl Вопрос 4 Токен _______ указывает на то, что нужно сделать, но это не исправление
Прикладная информатика. Росдистант ТГУ. Промежуточный тест 8. Технологии и средства конструирования программного обеспечения
улучшения читаемости на языках програмирования Выберите один или несколько ответов: Phyton Java Haskell C++ Perl Вопрос 10 Верно Баллов: 1,0 из 1,0 Что включает в себя абстрактный язык? Выберите один ответ:
Прикладная информатика. Росдистант ТГУ. Промежуточный тест. Функциональное программирование
Вопрос 1 Что делает функция primes в Haskell: Выберите один ответ: находит все простые числа до заданного числа находит наименьшее простое число, которое делит заданное число находит произведение всех
контрольная работа по программированию (оценка "5") университет им. Витте
и интеллектуальные системы" в университете им. Витте. (условия 4 задач приведены в демоверсии; код по HASKELL полностью верный, ответы все верные и взяты из найденной литературы, ничего не выдумано, не придумано
В основе каких языков программирования лежат современные логические теории?
программирования лежат современные логические теории? Язык Пролог Язык Паскаль Язык C# Язык Haskell
Проанализируйте этот фрагмент на Haskell и объясните, что делает код, какие возможности оптимизации предоставляет…
Проанализируйте этот фрагмент на Haskell и объясните, что делает код, какие возможности оптимизации предоставляет ленивость и где она может навредить: fibs = 0 : 1 : zipWith (+) fibs (tail fibs) — сколько
Ответ на вопрос
Кодfibs = 0 : 1 : zipWith (+) fibs (tail fibs)— это классическое ленивое определение бесконечного списка чисел Фибоначчи. Что тут происходит:fibs — список, первый элемент 0, второй 1.zipWith (+) fibs (tail fibs) складывает список с его хвостом поэлементно, поэтому получается последовательность сумм предыдущих двух элементов. Благодаря ленивости список самопорождает: новые элементы вычисляются по мере запроса.Что даёт ленивость (плюсы)Можно оставить бесконечную структуру и брать сколько нужно (streaming): fibs !! 10 вычислит только первые 11 элементов.Шэринг: если несколько мест кода читают один и тот же fibs, ранее вычисленные элементы сохраняются и повторно не пересчитываются — экономия времени.Композиция: удобно конструировать конвейеры вычислений без явного управления памятью.Где ленивость мешает (минусы / подводные камни)Удержание префикса списка (space leak). Если у вас сохраняется ссылка на голову fibs (например, fibs — top-level CAF), то все уже построенные элементы остаются в памяти. При обращении к n-му элементу (fib !! n) будет построена и сохранена вся префиксная часть длины ≈ n — O(n) ячеек памяти.Накопление отложенных вычислений (thunks). Если при наращивании списка значения не принудительно не сворачиваются в нормальное представление, можно накопить большую цепочку thunk'ов и получить рост памяти / стековые проблемы.Размер самих чисел. Для типа Integer числа растут экспоненциально по длине в битах, так что и память на отдельный элемент может быть большой — это отдельный фактор.Сколько памяти требуется для доступа к n-му элементуВ типичном случае при использовании вышеописного top-level fibs и взятии элемента fibs !! n вы аллоцируете примерно n конс-узлов (каждый узел содержит ссылку на значение и ссылку на следующий узел) плюс сами значения (Integer/Int). Итого память ~ O(n) (спайн списка + значения). Для Integer добавляется память на bigint (растёт с n).Если вы не сохраняете ссылку на голову списка и генерация списка используется только для одного последовательного прохода, GC может освободить уже пройденные узлы; тогда максимальная занимаемая память может быть O(1) (потому что старые узлы уже не задействованы). Но при top-level fibs префикс обычно удерживается — значит O(n).Как получить контролируемое использование памятиЕсли вам нужен только n-й элемент и вы не хотите хранить весь префикс, лучше использовать строгий итеративный алгоритм (константная память по длине префикса) или строгую свёртку. Примеры.1) Строгая хвостовая рекурсия (O(n) времени, O(1) памяти):{-# LANGUAGE BangPatterns #-}
fib :: Int -> Integer
fib n = go n 0 1
where
go 0 !a _ = a
go k !a !b = go (k-1) b (a + b)(!-patterns гарантируют, что аккумуляторы не будут оставаться в виде thunk'ов.)2) foldl' вариант:import Data.List (foldl')fib n = fst $ foldl' ((a,b) _ -> (b, a+b)) (0,1) [1..n]Этот вариант тоже O(n) времени, не накапливает thunk'ов благодаря foldl', но создаёт список [1..n] — можно заменить на явный цикл или использовать специализированные итераторы.3) Если нужна ленивость + ограниченное кеширование, можно явным образом кэшировать только окно последних нескольких значений или хранить значения в массиве/vector и при необходимости освобождать старые элементы. Например, построить вектор длины n+1 и затем индексировать:import qualified Data.Vector.Unboxed as VU
buildFibVec :: Int -> VU.Vector Integer
buildFibVec n = VU.create $ do
v <- VU.unsafeNew (n+1)
VU.unsafeWrite v 0 0
when (n >= 1) $ VU.unsafeWrite v 1 1
forM_ [2..n] $ \i -> do
a <- VU.unsafeRead v (i-2)
b <- VU.unsafeRead v (i-1)
VU.unsafeWrite v i (a + b)
return vЭтот подход использует O(n) памяти, но она предсказуема и вы освобождаете вектор по завершении.4) Если вы хотите сохранить ленивый infinite list, но избежать удержания старых элементов, не храните его в top-level CAF. Генерируйте список локально в месте использования и потребляйте его «стримингообразно» без сохранения ссылки на голову; тогда GC сможет освобождать пройденное. Но это ненадёжно и зависит от того, как именно используется список.Резюме / рекомендацииОпределение fibs = 0:1:zipWith (+) fibs (tail fibs) — удобно, лениво и с шеринго́м; хорошо, если вы хотите кешировать префикс и многократно читать одни и те же элементы.Если нужно контролируемое, предсказуемое использование памяти при доступе к n-му элементу, лучше использовать строгую хвостовую рекурсию или строгие свёртки (foldl') — это даёт O(n) время и O(1) доп. памяти по длине префикса.Следите за типами (Integer vs Int) и за тем, чтобы не накапливались thunk'и — используйте seq или BangPatterns или Data.Strict.Tuple, scanl' и т.п., когда нужно избежать отложенных вычислений.Если хотите, могу привести конкретные варианты кода (с BangPatterns, с scanl', с Vector) и измерения потребления памяти для разных n.
Еще
14
1
Сравните классические паттерны проектирования (Strategy, Observer, Singleton, Factory) с эквивалентными…
Factory) с эквивалентными приёмами в функциональном (Haskell) и логическом (Prolog) подходах: приведите пример реализации одного паттерна в Java, в Haskell и в Prolog, обсудите ограничения и преимущества каждого
6
0
Сравните стратегии обработки ошибок: исключения, возвращаемые коды ошибок, типы Result/Either (Rust/Haskell),…
Сравните стратегии обработки ошибок: исключения, возвращаемые коды ошибок, типы Result/Either (Rust/Haskell), и подход Go с явным возвращением ошибки; разберите пример на Go, где программист проигнорировал
Ответ на вопрос
Кратко — четыре подхода и их свойства1) Исключения (exceptions — Java, Python, C++ и т.п.)Механика: при ошибке бросается исключение; если не перехвачено — стек разворачивается.Плюсы: удобны для «выхода» из глубоко вложенного кода; обработчики можно поставить в одном месте; меньше шумного кода по проверке ошибок.Минусы: контроль потока не явный в сигнатуре функции; возможны неожиданные исключения (runtime); труднее понять, какие ошибки может бросать функция; производительность/стоимость при частых исключениях; нужен аккуратный механизм очистки (finally/RAII).Проверяемые исключения (Java) дают явность в сигнатуре, но делают API жирным и часто раздражают разработчиков.2) Возвращаемые коды ошибок (C-style: int, errno)Механика: функция возвращает код (0/не-0) или записывает errno.Плюсы: минимальные накладные расходы; предсказуемо.Минусы: легко забыть проверить; малая выразительность (только числа); плохая композиция; глобальные errno — источник ошибок в многопоточной среде, если неправильно использовать.3) Типы Result/Either (Rust, Haskell и т.д.)Механика: функции возвращают тип вроде Result<T, E> или Either e a; компилятор/типовая система вынуждает обработать оба варианта либо явно пропагировать ошибку.Плюсы: безопасность — невозможно «случайно» игнорировать ошибку; очень выразительно; легко комбинировать/цепочить; в Rust — ? оператор для краткой пропагации с явной типовой безопасности.Минусы: немного больше шума в сигнатурах; иногда нужна обёртка/конвертация ошибок; новые пользователи привыкают к шаблонам обработки.4) Подход Go (явное возвращение ошибки как отдельного значения)Механика: func Foo(...) (T, error). Код явно возвращает err; вызов должен проверять err (if err != nil { ... }).Плюсы: явность, простота, читабельность; нет скрытого контроля потока; легко понимать код по месту вызова; хорош для простых случаев и concurrence.Минусы: компилятор не заставляет проверять возвращённую ошибку — её можно проигнорировать; шаблон «if err != nil { return err }» многословен; нужна дисциплина и инструменты (staticcheck, errcheck, go vet) для поиска игнорируемых ошибок. Для композиции используются явные проверки и обёртки ошибок (fmt.Errorf(... %w ...), errors.Is/As).Типичная дилемма: Result/Either дают статическое требование к обработке ошибок; exceptions и Go дают больше гибкости (и ошибок в виде забывчивости). Выбор зависит от требований: безопасность + композиция → Result; удобство и меньше boilerplate для «эпичных» ошибок → exceptions; простота и явность API → Go-style.Разбор конкретного примера на Go: проигнорирована ошибка при работе с файломПлохой код (пример):
func save(data []byte) error {
f, _ := os.Create("out.txt") // ошибка проигнорирована
defer f.Close() // если f == nil — panic
f.Write(data) // возвращаемая ошибка от Write проигнорирована
return nil
}Последствия такого кода:Если os.Create вернёт ошибку (например, нет прав, не хватает места, путь недопустим), f будет nil, следующая defer f.Close() приведёт к panic, или попытка записи — к panic. Программа крашнется вместо аккуратной обработки ошибки.Даже если Create прошёл, запись (Write) может провалиться (диск полон, сбой I/O). Поскольку ошибка Write проигнорирована, программа «думает», что всё успешно, данные могут быть потеряны.Ошибка при Close (которая может сигнализировать об ошибках записи при буферизированной записи) тоже может быть потеряна, если Close не проверяется.Это приводит к скрытым потерям данных, непредсказуемым крахам и усложнению отладки.Правильное исправление — явно проверять ошибки и корректно обрабатывать ошибку от Close. Пример хорошего кода (идиоматично):import (
"fmt"
"os"
)func save(data []byte) (err error) {
f, err := os.Create("out.txt")
if err != nil {
return fmt.Errorf("create out.txt: %w", err)
}// гарантируем проверку ошибки от Close; используем именованный return err
defer func() {
if cerr := f.Close(); cerr != nil && err == nil {
// если до этого не было ошибки — возвращаем ошибку от Close
err = fmt.Errorf("close out.txt: %w", cerr)
} else if cerr != nil {
// если уже была ошибка — можно логировать или обернуть обе
// log.Printf("close error: %v (previous error: %v)", cerr, err)
}
}()
if _, err = f.Write(data); err != nil {
return fmt.Errorf("write out.txt: %w", err)
}
// для уверенности можно сделать Sync() и проверить её ошибку
if err = f.Sync(); err != nil {
return fmt.Errorf("sync out.txt: %w", err)
}
return nil}Пояснения:Мы проверяем ошибку при создании файла и прекращаем операцию, если Create упал.Проверяем результат Write и возвращаем подробную обёрнутую ошибку (используем %w для последующей обработки через errors.Is/As).Особая осторожность с Close: многие ошибки записи проявляются во время Close (особенно при буферизированных записях). Поэтому лучше проверять cerr и корректно передавать её наружу. Использование именованного возвращаемого значения err и отложенной функции — общепринятый паттерн для этого.Для поиска забытых проверок ошибок используйте инструменты: staticcheck, errcheck, go vet.РекомендацииВ Go: всегда проверяйте возвращаемую ошибку, особенно от операций I/O и Close; оборачивайте ошибки контекстом; используйте errors.Is/As для сопоставления.В командах включите статический анализ (staticcheck, errcheck) в CI, чтобы ловить игнорируемые ошибки.Выбирайте стратегию обработки ошибок, исходя из требований проекта: нужны ли строгие гарантийные проверки на этапе компиляции (тогда Result-like валидация более безопасна), или удобство и простота API (exceptions/Go-style) с дополнительными инструментами контроля.Если хотите, могу:показать ещё несколько типичных антипаттернов с ошибками в Go;показать аналогичный пример на Rust с Result и ? для сравнения.
Еще
7
1
Сравните подходы решения одной и той же задачи — вычисление факториала и перечисление делителей числа — на процедурном…
делителей числа — на процедурном (C), объектно-ориентированном (Java с классом), функциональном (Haskell) и логическом (Prolog) языках; приведите примеры кода и проанализируйте преимущества и недостатки
Ответ на вопрос
Ниже показано, как в четырёх парадигмах — процедурной (C), объектно‑ориентированной (Java), функциональной (Haskell) и логической (Prolog) — решаются две простые задачи: вычисление факториала и перечисление делителей числа. Для каждой парадигмы приведён минимальный пример кода и короткий анализ с точки зрения выразительности, эффективности и удобства обучения.1) C — процедурный подходОсобенности: явный императивный стиль, управление потоком и вычислениями вручную, высокая производительность на низком уровне.Факториал (итер.):#include <stdio.h>
unsigned long long factorial(unsigned int n) {
unsigned long long res = 1;
for (unsigned int i = 2; i <= n; ++i)
res *= i;
return res;
}
int main(void) {
unsigned int n = 20;
printf("%u! = %llu\n", n, factorial(n));
return 0;
}Перечисление делителей (простой вариант, O(n)):#include <stdio.h>
void divisors(unsigned int n) {
for (unsigned int d = 1; d <= n; ++d) {
if (n % d == 0) printf("%u ", d);
}
printf("\n");
}
int main(void) {
divisors(36);
return 0;
}Оптимизированный вариант делителей (до sqrt(n), O(sqrt(n))):#include <math.h>
/* собрать два делителя при нахождении пары d и n/d */Анализ (C)Выразительность: код явный и подробный; для простых задач — понятен, но для абстракций требуется много шаблонного кода.Эффективность: очень высокая (низкоуровневый контроль, компилятор/оптимизации). Для факториала нужна большая целочисленная арифметика (стандартный unsigned long long переполнится).Обучение: просто начать (цикл, %), но нужно знать детали управления памятью/типов в более сложных задачах.2) Java — объектно‑ориентированный подход (с классом)Особенности: строгая типизация, классы/методы, стандартные библиотеки (BigInteger для больших факториалов).Класс с методами:import java.math.BigInteger;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
public class NumberUtils {
public static BigInteger factorial(int n) {
BigInteger res = BigInteger.ONE;
for (int i = 2; i <= n; i++) res = res.multiply(BigInteger.valueOf(i));
return res;
}
public static List<Integer> divisors(int n) {
List<Integer> res = new ArrayList<>();
for (int d = 1; d * 1L * d <= n; d++) {
if (n % d == 0) {
res.add(d);
int q = n / d;
if (q != d) res.add(q);
}
}
return res;
}
public static void main(String[] args) {
System.out.println("10! = " + factorial(10));
System.out.println("Divisors of 36: " + divisors(36));
}
}Анализ (Java)Выразительность: больше «шаблонного» кода, но понятные структуры (классы, коллекции). Хорошая библиотечная поддержка (BigInteger, коллекции).Эффективность: обычно чуть хуже C, но JIT-компилятор даёт хорошую производительность; для больших чисел BigInteger дороже, но безопасно.Обучение: полезно усвоить ООП‑концепции; немного больше синтаксической «воды», чем в функциональных языках.3) Haskell — функциональный подходОсобенности: чистая функциональность, ленивость, мощные абстракции, встроенная произвольная целая арифметика.Факториал (коротко):-- рекурсивно
factorial 0 = 1
factorial n = n * factorial (n-1)
-- или стандартный стиль
factorial' n = product [1..n]Перечисление делителей (простой вариант):divisors n = [d | d <- [1..n], n `mod` d == 0]
-- оптимизированно до sqrt:
import Data.List (nub)
divisors' n = nub $ concat [[d, q] | d <- [1..isqrt n], let (q,r) = n `divMod` d, r==0]
where isqrt = floor . sqrt . fromIntegralАнализ (Haskell)Выразительность: очень высокая — компактные и декларативные выражения; code-as-math.Эффективность: для простых списковых построений часто конкурентоспособно; ленивость и оптимизации могут помочь, но иногда требуют внимания (избегать ненужной рекурсии, использовать строгие структуры).Обучение: крутая кривая вхождения (функциональное мышление, монады и т.д.), но простые программы пишутся очень кратко и ясно.4) Prolog — логический (декларативный) подходОсобенности: декларация фактов и правил, поиск/бэктрекинг, неявное перечисление ответов.Факториал (рекурсивно):factorial(0, 1).
factorial(N, F) :-
N > 0,
N1 is N - 1,
factorial(N1, F1),
F is N * F1.Запрос: ?- factorial(5, F). даст F = 120.Перечисление делителей (повторные решения через backtracking):divisor(N, D) :- between(1, N, D), 0 is N mod D.Собрать все делители в список:divisors(N, Ds) :- findall(D, divisor(N, D), Ds).Анализ (Prolog)Выразительность: очень удобно описывать отношения и правила; генерация решений (делители) предоставляется «бесплатно» через backtracking.Эффективность: система поиска/контроля делает Prolog хорошим в задачах по логическому выводу, но арифметика и числа часто менее эффективны, чем в C/Java/Haskell.Обучение: требует изменения мышления (декларативный подход, unification, backtracking); для задач, где естественно формулировать правила, очень удобно.Сводный сравнительный анализ по критериямВыразительностьHaskell: очень выразителен для чистых вычислений (короткие, читаемые выражения).Prolog: выразителен для задач, где нужно описать отношения/правила и получать множество решений.Java: более многословен, но хорош для организации кода и повторного использования (API, OOP).C: самый явный; требует больше кода для абстракций.Эффективность (в типичных реализациях)C: чаще всего самый быстрый для числовых операций и низкоуровневых задач.Java: близка к C в некоторых сценариях благодаря JIT, хороша для реальных приложений.Haskell: может быть очень эффективен при оптимизациях; для простых алгоритмов конкурентоспособен, но ленивость и абстракции могут вносить накладные расходы.Prolog: хорош для символической обработки и поиска, но менее эффективен в чисто численных интенсивных вычислениях.Удобство обучения и модель мышленияC: простые концепции — легко начать, но для крупных систем нужно много дисциплины.Java: требует понимания ООП; много «шаблонного» кода, но широко используем в индустрии.Haskell: крутая кривая вхождения, но даёт мощные абстракции и чистоту в результате.Prolog: непривычен для тех, кто привык к императиву; силён в задачах вывода, но не универсален для всех задач.Дополнительные замечания и практические аспектыБольшие факториалы: стандартные целочисленные типы в C/Java переполняются; Haskell имеет Integer с произвольной точностью, Java — BigInteger, Prolog в большинстве реализаций тоже поддерживает большие целые (но производительность различается).Рекурсия и стек: рекурсивные версии факториала в C и Java могут переполнить стек при большом n; Haskell поддерживает оптимизации (tail recursion/строгость), Prolog — зависит от реализации.Оптимизация делителей: все языки легко поддерживают улучшение до проверки до sqrt(n). В Haskell и Prolog декларативные подходы позволяют компактно выразить получение обеих сторон пары делителей.Выбор парадигмы зависит от задачи: численные вычисления и системное программирование — C/Java; сложные математические выражения и сопоставление с образцом — Haskell; задачи логического вывода и перебора — Prolog.Короткие рекомендацииДля максимальной скорости и контроля — C.Для безопасных больших целочисленных вычислений и объектной архитектуры — Java.Для краткости, высокой абстракции и чистой функциональной модели — Haskell.Для задач спецификации правил/поиска решений — Prolog.Если хотите, могу:привести оптимизированные реализации (например, выбор делителей через sqrt с аккуратным упорядочиванием вывода) для каждого языка;показать сравнение по времени выполнения на конкретном n;или объяснить, как обрабатывать очень большие факториалы (использование библиотек GMP в C, BigInteger в Java и т.д.).
Еще
9
+1
1
Что часто ищут
Поможем написать учебную работу