SICP第三章题解

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ex3-17

统计一个表结构中的序对个数

(define (count-pairs x)
(count-helper x '())) (define (count-helper x seq)
(if (memq? x seq)
(count-helper (cdr x) seq)
(count-helper (cdr x) (list x seq))
)
)

ex3-18

判断一个表中是否包含环。

我的思路:还是用memq去判断。

(define (judge-cycle x)
(judge-cycle-helper x '())) (define (judge-cycle-helper x seq)
(cond ((null? x) #f)
((memq? (car x) seq) #t)
(else
(judge-cycle-helper (cdr x) (list x seq))
)
)
)

ex3-19

重做ex3-18,采用一种只需要常量空间的做法。

我的思路:难道是用套圈的方式吗?相当于两个人跑步,一个人速度为v,另一个速度为2v,如果某人遇到nil就结束,如果两人除了开始节点外还有同样的节点就是套圈了。

(define (judge-cycle x)
(cond ((null? (cdr x)) #f)
((null? (cddr x)) #f)
(judge-cycle-helper (cdr x) (cddr x))
)
) (define (judge-cycle-helper x y)
(cond ((null? (cdr x)) #f)
((null? (cddr y)) #f)
((eq? (car x) (car y)) #t)
(else
judge-cycle-helper (cdr x) (cddr y))
)
)

队列

设定一个queue,是cons序对,用来在O(1)时间内访问front和rear。这方法确实不错。

;;构造队列,默认为空队列
(define (make-queue) (cons '() '())) ;;队首指针
(define (front-ptr queue) (car queue))
;;队尾指针
(define (rear-ptr queue) (cdr queue)) ;;队列判空。这里发现中文译文不是很准确。英文原文:
;;We will consider a queue to be empty if its front pointer is the empty list
(define (empty-queue? queue) (null? (front-ptr queue))) ;;队首元素
(define (front-queue queue)
(if (empty-queue? queue)
(error "FRONT called with an empty queue" queue)
(car (front-ptr queue))
)
)

ex3-21

原因在于,把queue中用来指引头指针和为指针的q的cdr也打印了。不打印cdr,只打印car即可。

(define (print-queue q)
(car q)
)

ex3-22

将队列构造成一个带有局部状态的过程

(define (make-queue)
(let ( (front-ptr '())
(rear-ptr '())
)
(define (dispatch m)
(cond ((eq? m 'insert-queue!) inserrt-queue!)
((eq? m 'delete-queue!) delete-queue!)
((eq? m 'empty-queue?) empty-queue?)
(else
(error "Unknown operation -- DISPATCH" m)
)
)
)
dispatch
)
)

ex3-24

我认为本题重写assoc过程即可。

(define (make-table same-key?)

    (let ((local-table (list '*table*)))

        (define (lookup key-1 key2)
(let ((subtable (assoc key-1 (cdr local-table))))
(if subtable
(let ((record (assoc key-2 (cdr subtable))))
(if record
(cdr record)
#f
)
)
#f
)
)
) (define (assoc key records)
(cond ((null? records) false)
((same-key? key (caar records)) (car records))
(else (assoc key (cdr records)))
)
) (define (dispatch m)
(cond ((eq? m 'lookup-proc) lookup)
((eq? m 'insert-proc!) insert!)
(else (error "Unknown operation -- TABLE" m))
)
) dispatch
)
)

ex3-25

用递归做。

(define (lookup key-list table)
(if (list? key-list)
(let ((record (assoc ((cdr key-list) (cdr table)))))
(if record
(if (null? (cdr key-list))
(cdr record)
(lookup (cdr key-list) record)
)
#f
)
)
;;else
#f
)
) (define (insert! key-list value table)
(if (list? key-list)
(let ((record (assoc (car key-list) (cdr table))))
(if record
(if (null? (cdr key-list))
(set-cdr! record value)
(insert! (cdr key-list) value (cdr table))
)
(set-cdr! table
(cons (list (key-list value)) (cdr table))
)
)
)
;;else
#f
)
)

3.4 并发:时间是一个本质问题

为什么Erlang适合高并发?我猜测是,Erlang中局部变量非常少,基本上没有内部变量,因此不会涉及太多访问顺序的问题。

对一个表达式求值的结果不仅依赖于该表达式本身,还依赖于求值发生在这些时刻之前还是之后:时间(顺序)是一个本质问题。

比如两个人都能操作同一个银行账户,同时取钱就可能产生错误:只要取钱过程不是原子操作(比如没有被锁住),就可能使内部变量的值算错。但是,怎样实现原子操作

P.S.终于看到书的一半了!(经典的书值得慢慢读)

ex3-38

mary->peter->paul 40

mary->paul->peter 40

peter->mary->paul 35

peter->paul->mary 45

paul->mary->peter 50

paul->peter->mary 45

3.4.2 控制并发的机制

串行访问:进程能并发执行,但过程不能并发执行。

具体说就是:串行化操作会创建若干“过程集”,每个“过程集”中的过程只能串行执行,如果一个进程要执行一个“过程集”的一个过程,就要等到这个“过程集”当前执行的过程执行完毕才可以执行。

用串行化能控制共享变量的访问。比如,修改变量S的操作依赖于S原有的值,那么我们把读取S和给S赋值的操作放到同一个过程。并且还要设法保证,其他任何给S赋值的过程,能和这个过程并发执行;具体做法是:把其他为S赋值的操作与这个操作(读取S再修改S这个过程)放到一个串行化集合(即“过程集”)里面。

ex3-39

一个思路是把(set!)表达式抽象出来看作一个整体。因为 ((s (lambda () (* x x)))) 和 ((s (lambda () (set! x (+ x 1))))) 都是串行化操作,因此可以将它们看作是一个单独的执行单位 sa 和 sb ,并将题目给出的表达式转换成以下表示:

(parallel-execute (lambda () (set! x sa))
sb)

以上表达式可能的执行序列有以下这些( ? 符号表示执行过程被其他操作打断):

sb –> (set! x sa)
(set! x ?) –> sb –> (set! x sa)
(set! x sa) –> sb

这些执行序列会产生以下结果:

(set! x (+ 10 1)) => x = 11 => (set! x (* 11 11)) => x = 121
[计算 sa=100] => (set! x (+ 10 1) => x = 11 => (set! x sa) => x = 100
(set! x (* 10 10)) => x = 100 => (set! x (+ 100 1)) => x = 101

ex3-41

Ben的做法没有必要。读取balance变量的值,这一操作本身就是原子的。

ex3-42

和上面一题应该是一致的效果,是安全的。不同点在于,ex-3.41是调用deposit或withdraw时产生响应的串行过程,而ex-3.42是在调用make-account的时候返回的过程中就包含了withdraw和deposit对应的串行过程。

虽然ex-3.42使用的是same serializer(同一个串行化过程),但是因为串行化过程本身就是一个原子操作,同一个make-account生成的对象的并发调用withdraw或deposit的操作,还是会被正确执行。

串行化、序列化

java里有关键字Serializable,意思是(对象)序列化。

稍微搜了下java Serializable,排名靠前的文章都没有提到并发问题。think in java中似乎也没有提到serializable和并发是相关的。

但读SICP的P214时候,明显感觉到,串行化(序列化)就是使进程可以并发执行的一种解决办法。大家都没有注意到吗?

ex3-44

Louis多虑了,并不需要更复杂精细的方法。交换操作要求交换的双方都处于空闲状态。

串行化的实现

终于到讨论Serializable的实现的时候了:用mutex实现。

mutex是mutual exclusion的缩写:互斥量,是信号量机制的一种简化形式。信号量来自THE操作系统,由Dijkstra提出,主要是经典的PV操作。

在我们的实现里,每个串行化组关联着一个互斥元;给了一个过程P,串行化组将返回一个过程,该过程将获取相应互斥元,而后运行P,而后释放该互斥元。这样就保证,由这个串行化组产生的所有过程中,一次只能运行一个,这就是需要保证的串行化性质。

P.S. P219提到:在当前的多处理器系统里,串行化方式正在被并发制的各种新技术取代

(define (make-serializer)
(let ((mutex (make-mutex)))
(lambda (p)
(define (serialized-p . args)
(mutex 'acquire)
(let ((val (apply p args)))
(mutex 'release)
val
)
)
serialized-p
)
)
)

看到LISP的代码被我写成这个样子,我才发现,Python用缩进(indent)是多么正确的一件事:各种反括号都不用写了!

互斥元的实现

(define (make-mutex)
(let ((cell (list false)))
(define (the-mutex m)
(cond ((eq? m 'acquire)
;;注意:if语句不写else分支也是ok的
(if (test-and-set! cell)
(the-mutex 'acquire)
)
)
((eq? m 'release) (clear! cell))
)
)
the-mutex
)
) (define (clear! cell)
(set-car! cell false)
) (define (test-and-set! cell)
(if (car cell)
true
(begin (set-car! cell true)
false
)
)
)

这里的一个细节是:需要保证test-and-set!过程的原子性:显然,一旦cell的值为false,那么测试cell的值和修改cell的值这两个过程就要一气呵成。

对于单处理器,如果是分时系统,只要保证在检查和设置cell值之间禁止进行时间分片,就能保证原子性。

对于多处理器,硬件中已经支持原子操作了。

ex3-47

实现信号量。

  1. 基于互斥元的实现
(define (make-semaphore n)
(let ((mutex (make-mutex)))
(define (acquire)
(mutex 'acquire)
(if (> n 0)
(begin (set! n (- n 1))
(mutex 'release)
)
(begin
(mutex 'release)
(acquire)
)
)
) (define (release)
(mutex 'acquire)
(set! n (+ n 1) )
(mutex 'release)
) (define (dispatch m)
(cond ((eq? m 'acquire) (acquire))
((eq? m 'release) (release))
(else (error "Unknown mode MAKE-SEMAPHORE" mode))
)
)
dispatch
)
)
  1. 基于原子的test-and-set!操作
(define (make-semaphore n)
(let ((cell (list #f))) ;;modified
(define (request m)
(cond ((eq? m 'acquire)
(if (test-and-set! cell)
(request m)
(cond ((= n 0)
(clear! cell)
(request m)
)
(else
(begin (set! n (- n 1))
(clear! cell)
)
)
)
)
)
((eq? m 'release)
(if (test-and-set! cell)
(request m)
(begin
(set! n (+ n 1))
(clear! cell)
)
)
)
(else (error "Unknown request" m))
)
)
request
)
)

但是其实这里内部变量cell仍然是一个mutex(信号量)。。

死锁

有了前面“过程集”的概念作为铺垫,这里理解死锁就很容易了:比如当前并发进程P1和P2涉及到两个过程集S1和S2,每个进程都需要两个过程集里面的操作,但是由于一个过程集里同一时刻只能有一个过程被执行,一旦两个进程分别执行S1,S2中的过程,并且还要求执行另一个进程集里的过程,就产生了死锁。

小结一下:

并发问题==>用“串行化”解决==》但会产生“死锁”
||
||
\/
用mutex(互斥量)实现

3.5 流

delayforce实现延迟和强制求值,能实现流操作。

最简单的实现:

(define (delay exp)
(lambda () exp)
) (define (force delayed-object)
(delayed-object)
)

带记忆功能的实现:

(define (memo-proc)
(let ((already-run? false) (result false))
(if (not already-run?)
(begin (set! result (proc))
(set! already-run? true)
result
)
)
)
) (define (dalay exp)
(memo-proc (lambda () exp))
)

ex3-50

实现推广的stream-map

(define (stream-map proc . argstreams)
(if (null? (car argstreams))
'()
(cons-stream
(apply proc (map (lambda (s) (stream-car s))
argstreams))
(apply stream-map
(cons proc (map (lambda (s) (stream-cdr s))
argstreams))
)
)
)
)

Henderson图,递归地表示了信号处理流程。

序列加速器

欧拉提出的方法,对于交错级数的部分和十分有效。比如S(n)表示前n项和,那么S(n+1)-(S(n+1)-S(n))^2/(S(n-1)-2S(n)+S(n+1))就是加速序列

用这种方法逼近π,只需要8次计算,就能算到14位精度,而如果不使用加速,那么需要10^13数量级的项才能算到同样的精度。

欧拉真猛!

05-11 03:19