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

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。

人工智能归结原理实验代码python

人工智能的归结原理是一种基于逻辑推理的推理方法，其实现方式有多种，包括基于规则的方法、基于搜索的方法和基于学习的方法等。下面是一个基于规则的归结原理实验代码示例：

# 定义规则库
rules = [
    # 规则1：如果A和B都是真，则A或B也是真
    {'premise': ['A', 'B'], 'conclusion': 'A or B'},
    # 规则2：如果A或者B是真，且A和B都不是真，则A和B至少有一个是真
    {'premise': ['A or B', 'not A and not B'], 'conclusion': 'A or B must be true'},
    # 规则3：如果A和B都是假，则A和B的否定也是真
    {'premise': ['not A', 'not B'], 'conclusion': 'A and B are false'}
]

# 定义变量和初始状态
variables = ['A', 'B']
state = {'A': False, 'B': False}

# 执行归结推理
def resolution(state, rules, variables):
    while True:
        # 遍历所有规则
        for rule in rules:
            # 如果规则前提中的所有变量都在状态中存在，并且前提中的所有变量都为真，则执行结论
            if all([var in state and state[var] for var in rule['premise']]):
                if eval(rule['conclusion'], state):
                    # 如果结论为真，则停止推理，返回True
                    return True
                else:
                    # 如果结论为假，则将结论中的变量加入状态中
                    for var in variables:
                        if var in rule['conclusion']:
                            state[var] = True
                            break
        # 如果状态没有发生改变，则停止推理，返回False
        if all([state[var] == False for var in variables]):
            return False

# 执行归结推理并输出最终状态
result = resolution(state, rules, variables)
print(state)

在上面的示例代码中，我们定义了一个规则库和一些初始状态的变量值。然后我们实现了一个基于规则的归结推理函数，该函数遍历规则库中的规则，并根据规则前提和结论中的变量执行推理操作，最终返回推理的结果。在示例代码中，我们执行了一次归结推理并输出了推理后的最终状态。

需要注意的是，这只是一个简单的示例代码，实际应用中需要根据具体场景选择不同的推理方法和实现方式。