Python归结原理代码

Python的归结原理是指在查找变量时，从当前作用域开始，逐层向上查找，直到找到变量或者抵达全局作用域。如果还没有找到，则会抛出NameError异常。

以下是一个简单的示例代码：

x = 10

def foo():
    y = 20
    print(x + y)

foo()

在这个代码中，当`foo()`函数被调用时，它会先在自己的作用域中查找变量`y`，如果找到了就使用它，否则会抛出NameError异常。然后它会在自己的作用域中查找变量`x`，但是没有找到，于是它会向上一层作用域查找，也就是全局作用域，最终找到了变量`x`的值为10，然后将其与`y`相加并打印出来。

相关问题

用Python实现鲁滨逊归结原理代码

鲁滨逊归结原理是一种基于逻辑的自动定理证明方法，Python可以通过实现一个简单的归结引擎来实现鲁滨逊归结原理。以下是一个简单的Python代码实现：

def unify(x, y, theta):
    if theta is None:
        return None
    elif x == y:
        return theta
    elif is_variable(x):
        return unify_var(x, y, theta)
    elif is_variable(y):
        return unify_var(y, x, theta)
    elif is_compound(x) and is_compound(y):
        return unify(x[1:], y[1:], unify(x, y, theta))
    else:
        return None

def is_variable(x):
    return isinstance(x, str) and x.islower()

def is_compound(x):
    return isinstance(x, list)

def unify_var(var, x, theta):
    if var in theta:
        return unify(theta[var], x, theta)
    elif occur_check(var, x, theta):
        return None
    else:
        theta[var] = x
        return theta

def occur_check(var, x, theta):
    if var == x:
        return True
    elif is_variable(x) and x in theta:
        return occur_check(var, theta[x], theta)
    elif is_compound(x):
        return any([occur_check(var, arg, theta) for arg in x])
    else:
        return False

def fol_bc_ask(kb, query, theta):
    if theta is None:
        return None
    elif not isinstance(query, list):
        for r in kb:
            q = [query] + r[1:]
            ans = fol_bc_ask(kb, q, unify(query, r, theta))
            if ans is not None:
                yield ans
    else:
        first, rest = query, query[1:]
        for r in kb:
            lhs, rhs = r, r[1:]
            phi = unify(first, lhs, theta)
            if phi is not None:
                new_rhs = [subst(phi, p) for p in rhs]
                ans = fol_bc_ask(kb, rest + new_rhs, phi)
                if ans is not None:
                    new_ans = {}
                    for k,v in phi.items():
                        if k in query:
                            new_ans[k] = v
                    for k,v in ans.items():
                        if k not in new_ans:
                            new_ans[k] = v
                    yield new_ans

def subst(theta, x):
    if isinstance(x, list):
        return [subst(theta, p) for p in x]
    elif x in theta:
        return subst(theta, theta[x])
    else:
        return x

该代码实现了基本的一阶逻辑语言，并通过归结规则实现了自动定理证明。其中，`unify`函数实现了变量的一致性检查，`fol_bc_ask`函数实现了向前式推理，`subst`函数实现了代换操作。若需要更深入的了解，请参考相关资料。

鲁滨逊归结原理python代码实现

鲁滨逊归结原理是一种用于判断逻辑命题公式可满足性的方法。下面是一个简单的Python代码实现鲁滨逊归结原理的示例：

# 定义一个函数，用于判断两个子句是否可以进行归结
def can_resolve(clause1, clause2):
    for literal in clause1:
        if literal == 'not':
            neg_literal = literal[2:]
        else:
            neg_literal = 'not' + literal
        if neg_literal in clause2:
            return True
    return False

# 定义一个函数，用于进行归结操作
def resolve(clause1, clause2):
    new_clause = []
    for literal in clause1:
        if literal == 'not':
            neg_literal = literal[2:]
        else:
            neg_literal = 'not' + literal
        if neg_literal not in clause2:
            new_clause.append(literal)
    for literal in clause2:
        if literal == 'not':
            neg_literal = literal[2:]
        else:
            neg_literal = 'not' + literal
        if neg_literal not in clause1:
            new_clause.append(literal)
    return new_clause

# 定义一个函数，用于判断逻辑命题公式是否可满足
def is_satisfiable(clauses):
    while True:
        new_clauses = []
        n = len(clauses)
        for i in range(n):
            for j in range(i+1, n):
                if can_resolve(clauses[i], clauses[j]):
                    resolvent = resolve(clauses[i], clauses[j])
                    if len(resolvent) == 0:
                        return True
                    if resolvent not in new_clauses:
                        new_clauses.append(resolvent)
        if len(new_clauses) == 0:
            return False
        clauses += new_clauses

# 测试代码
clauses = [['not', 'P', 'Q'], ['P'], ['Q']]
print(is_satisfiable(clauses))

上述代码实现了鲁滨逊归结原理的基本逻辑，通过判断两个子句是否可以进行归结，并进行归结操作，最终判断逻辑命题公式是否可满足。在测试代码中，我们定义了一个包含三个子句的逻辑命题公式，通过调用`is_satisfiable`函数来判断其可满足性。