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首页扩展ρ-演算:图形结构与循环项图的自然融合
重写演算与循环项图:扩展的ρ-演算是一种创新的理论计算机科学方法,它在90年代末由C.Bertolissia、P.Baldan和H.Cirstea等人提出,旨在整合项重写和λ-演算,提供对复杂图形结构的处理。传统的ρ-演算侧重于处理简单的词项,而这个扩展版本则将重写规则提升为图形结构的第一类实体,允许对共享和循环进行表达和计算,这对于理解基于函数和重写语言的程序行为具有重要意义。 在传统演算中,术语常常被视作树形结构,但在实际编程中,考虑术语为图能够显著提高效率,特别是当涉及共享子项时。通过将重写规则显式应用于图中的节点,可以避免不必要的子项复制,节省空间并优化时间复杂度。例如,通过图重写规则,如x≠0→0和x<$s(y)→(y),可以减少相同子项的处理次数,甚至在共享子项最大化时实现常数时间的相等性测试。 该扩展的ρ-演算引入了统一化约束,这是一种自然的方式,使得项图上的运算可以扩展到包含图形结构的更复杂场景。这不仅使得规则的表达更加直观,而且为从标准ρ演算的匹配约束向项图的替换运算提供了理论基础。通过实例展示,作者们展示了这些概念如何应用于实际问题,强调了它们在理论和实践中的价值。 文章的关键点包括重写演算、循环λ演算、项图以及匹配和统一约束。总结来说,这项工作是对现有理论的一个重要补充,为理解和设计高效的基于图的计算模型提供了新的视角和工具。
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C. Bertolissi
等人
/
理论计算机科学电子笔记
127
(
2005
)
21
25
J
J
J
(
β
) (
λx.
t1
)
t2
→
β
第
1
章
|
x
=
t
2
(
外部子
) Ctx
{
y
}|
y
=
t
,
E
→
es
Ctx
{
t
}|
y
=
t
,
E
(acyclic sub)
|
y
=
Ctx
{
x
}
,
x
=
t
2
,
E
→
ac
第1
章
|
y
=
Ctx
{
t
2
}
,
x
=
t
2
,
E
=
如果
y > x
(
黑洞
)
Ctx
{
x
}|
x
=
x
,
E
→
·
{
·}|
x
=
x
,
E
阿
勒特
|
y=Ctx
{
x
}
,
x
=
Ctx
x
,
E
= Ctx →
·
|
y=Ctx
{·}
,
x
=
Ctx
x
,
E
= Ctx
如果
y > x
(
garbage collect
)(垃圾收集)
|E
,
E
→
gc
阿
勒特
|
E
如果
E
f=
g
和
E(E
,
t)
阿
勒特
|
g
→
gc
t
图三.λ
φ
0
-演算的求值规则
[1]
中的
λσ-
演算分别以水平分担和垂直分担进行了推广。
λφ
的语法如
下:
t
::
= x
|
f
(
t
1
,
. t
n
)
|
t
0
t
1
|λ
x.t
|
最大
值
0
|
x
1
= t
1
,
.
,
x
n
= t
n
λφ-项的集合由普通λ-项(i. e.变量、固定元函数、应用程序、抽
象)和使用letrec结构构建的新术语
:
|x
1
= t
1
,
.
,
xn
= t
n
n n,其中我们
假设递归变量x
i
,i = 1
,
.
,
n,全部不同。我们用E表示一个无序的
方程序列
x1
=
t1
,
.
,
xn
=
t
n
,
并且通过n = 0,
得到
空序列。术语由符号
t
、
s
、
. . 变量由符号x
、
y
、
z
、
. 常数用符号a
,
b
,
c
,
.
、
f
、
g
、
h。上
下文Ctx{}是在子项的位置具有单个孔
Q
的项用项t填充上下文Ctx{
Q
}
产生项Ctx{t}。变量要么被lambda抽象绑定,要么被递归方程绑定。
我们表示为
≤
递归变量的最小前序,使得x
≥
y
,
如果x
=
Ctx{y},对于某些上下文
Ctx{ }。我们写x > y,如果x
≥
y和x
/
y,其中是由前序i
诱导的等价
。e.
如果x
≥
y
≥
x
,则
x ≠ y(变量x和y出现在一个循环中)。记E∈(E
J
,
t),如果E的递归有界变量不与E
J
和t的自由变量集相交
,则
E与一列
方程E
J
和一项t正交。符号x
=
x1
,
.
x是递归方程序列x
=
x1
,
.
的缩写,
x
n
=
x。
图
3
给出了基本
λφ
0
-
演算的归约规则。这组基本规则的一些扩展可以考虑
[3]
,
分布规则(
λφ
1
)或盒合并和消除规则(
λφ
2
)。在下文中,我们将把注
意力集中在图
3
的基本系统上。在
β
规则中,由
λ
约束的变量
x
变为由递归
方程约束
减少后。 这两个替换规则用于复制 与递归变量相关联的图。 对命
令的限制
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