Nano Hash - криптовалюты, майнинг, программирование

Проверить, находится ли число между двумя значениями

Я новичок в прологе и пытаюсь написать программу, которая будет делать следующее, скажите мне, находится ли число между двумя значениями, я могу сделать следующее:

between(L, X, R) :- 
    X > L, X < R.

и выполнение между (1, 3, 5) работает, но я хотел бы, чтобы он мог выполнять между (1, X, 5) и чтобы пролог возвращал все значения между ними, поэтому в этом случае X = 2, X = 3 , X = 4, я понимаю, почему мое решение не работает, потому что оно должно быть инициализировано, но я не могу придумать решение этой проблемы, можно ли просто не делать такие вещи в прологе?, и помощь будет большое спасибо

prolog swi-prolog
13.12.2020

  • Ну, я не большой любитель прологов, но для меня то, что вы хотите, не может быть достигнуто без добавления некоторых дополнительных определений. Вы хотите, чтобы пролог возвращал все X, которые удовлетворяют между (1, X, 5), но пролог не знает, что он должен попытаться заменить на X. Он будет пытаться подстановки только с текущими определенными объектами. Единственный способ добиться того, чего вы хотите, - это создать рекурсивную функцию, которая будет проверять числа от начала до конца, но я думаю, вы уже знаете, как это сделать. 13.12.2020

Ответы:


1

Если вы не хотите предопределять все числа: позвольте прологу создать список с возможными записями и укажите, что ваш X должен быть одним из них. Чтобы понять код, вы должны иметь представление о списках в прологе, особенно о нотации списков в начале и конце.

betweenList(L,R,[]):- 
    L>=R.
betweenList(L,R,[L|Rest]):- 
    L<R,
    LL is L+1,
    betweenList(LL,R,Rest).

between(L, X, R) :- 
    betweenList(L, R, [L| List]),
    member(X, List).

?- between(1,X,5).
X = 2 ;
X = 3 ;
X = 4 ;
false.

betweenList(L,R,List) создает список всех чисел между L и R, включая L (как головной элемент), исключая R. Поэтому, если вы хотите сгенерировать список без L, проще всего просто вызвать betweenList(L, R, [L| List]), чтобы List не включало L. Теперь X просто должен быть членом List. Предикат member/2 также можно легко написать, если вы не хотите использовать предикат inbuild.

13.12.2020

2

Один из способов приблизиться к этому:

digit(0).
digit(1).
digit(2).
digit(3).
digit(4).
digit(5).
digit(6).
digit(7).
digit(8).
digit(9).

between(L, X, U) :- digit(L), digit(X), digit(U), L < X, X < U.

Тесты:

?- between(2, X, 5).
X = 3 ;
X = 4 ;
false.

?- between(2, 7, U).
U = 8 ;
U = 9.

Кроме того, вы можете изучить программирование логики ограничений.

Кстати, в Прологе уже есть between/3:

?- between(1, 5, X).
X = 1 ;
X = 2 ;
X = 3 ;
X = 4 ;
X = 5.

хотя это нелогично: вы не можете запустить его в обратном направлении, как приведенное выше определение.

13.12.2020
Новые материалы
Кластеризация: более глубокий взгляд
Кластеризация — это метод обучения без учителя, в котором мы пытаемся найти группы в наборе данных на основе некоторых известных или неизвестных свойств, которые могут существовать. Независимо от..
Как написать эффективное резюме
Предложения по дизайну и макету, чтобы представить себя профессионально Вам не позвонили на собеседование после того, как вы несколько раз подали заявку на работу своей мечты? У вас может..
Частный метод Python: улучшение инкапсуляции и безопасности
Введение Python — универсальный и мощный язык программирования, известный своей простотой и удобством использования. Одной из ключевых особенностей, отличающих Python от других языков, является..
Как я автоматизирую тестирование с помощью Jest
Шутка для победы, когда дело касается автоматизации тестирования Одной очень важной частью разработки программного обеспечения является автоматизация тестирования, поскольку она создает..
Работа с векторными символическими архитектурами, часть 4 (искусственный интеллект)
Hyperseed: неконтролируемое обучение с векторными символическими архитектурами (arXiv) Автор: Евгений Осипов , Сачин Кахавала , Диланта Хапутантри , Тимал Кемпития , Дасвин Де Сильва ,..
Понимание расстояния Вассерштейна: мощная метрика в машинном обучении
В обширной области машинного обучения часто возникает необходимость сравнивать и измерять различия между распределениями вероятностей. Традиционные метрики расстояния, такие как евклидово..
Обеспечение масштабируемости LLM: облачный анализ с помощью AWS Fargate и Copilot
В динамичной области искусственного интеллекта все большее распространение получают модели больших языков (LLM). Они жизненно важны для различных приложений, таких как интеллектуальные..