Matrix 在Prolog中将事实提取为矩阵

假设我们有以下情况：

edge(a, 1, 10).
edge(b, 2, 20).
edge(c, 3, 30).
edge(d, 4, 40).

我想提取这些事实的矩阵表示（

M

），这样

M = [[a,b,c,d],[1,2,3,4],[10,20,30,40]]

这里有一个简单的解决方案：

edgeMatrix(M) :-
  findall(A, edge(A, _, _), As),
  findall(B, edge(_, B, _), Bs),
  findall(C, edge(_, _, C), Cs),
  M = [As, Bs, Cs].

然而，这种方法存在一些问题，即：

我们遍历数据库n次，其中n是参数的数量；及

这不能很好地推广到任意n

所以问题是：在Prolog中实现这一点最惯用的方法是什么

edgeMatrix(M) :-
    findall([A,B,C],edge(A,B,C),Trans),
    transpose(Trans,M).

现在，您可以简单地从模块中导入矩阵，或者像中一样自己实现一个矩阵（是的，我知道这很懒，但是重新发明轮子有什么意义？）

如果我在

swipl

中运行此命令，我会得到：

?- edgeMatrix(M).
M = [[a, b, c, d], [1, 2, 3, 4], [10, 20, 30, 40]].

看起来和你想要的一模一样

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当然，您可以说，计算

转置/2

仍然有一些计算开销，但是收集阶段只进行一次（如果这些不仅仅是事实，还包括从句的答案），这也可能很昂贵，此外，我认为一个模块可能会非常有效地实现子句。

我认为您不会找到一个既全面又高效的解决方案。对于N=3，这里有一个简单的解决方案：

edges(Edges) :-
    Goal = edge(_A, _B, _C),
    findall(Goal, Goal, Edges).

edges_abcs_([], [], [], []).
edges_abcs_([edge(A,B,C)|Edges], [A|As], [B|Bs], [C|Cs]) :-
    edges_abcs_(Edges, As, Bs, Cs).

edges_abcs([As, Bs, Cs]) :-
    edges(Edges),
    edges_abcs_(Edges, As, Bs, Cs).

在添加100000个额外的

edge/3

事实后，执行如下操作：

?- time(edges_abcs(M)).
% 200,021 inferences, 0.063 CPU in 0.065 seconds (97% CPU, 3176913 Lips)
M = [[a, b, c, d, 1, 2, 3, 4|...], [1, 2, 3, 4, 1, 2, 3|...], [10, 20, 30, 40, 1, 2|...]].

为便于比较，以下是问题实施的衡量标准：

?- time(edgeMatrix_orig(M)).
% 300,043 inferences, 0.061 CPU in 0.061 seconds (100% CPU, 4896149 Lips)
M = [[a, b, c, d, 1, 2, 3, 4|...], [1, 2, 3, 4, 1, 2, 3|...], [10, 20, 30, 40, 1, 2|...]].

下面是基于Willem的

transpose/2

的更通用的解决方案：

?- time(edgeMatrix_transpose(M)).
% 700,051 inferences, 0.098 CPU in 0.098 seconds (100% CPU, 7142196 Lips)
M = [[a, b, c, d, 1, 2, 3, 4|...], [1, 2, 3, 4, 1, 2, 3|...], [10, 20, 30, 40, 1, 2|...]].

因此，我的解决方案在推理数量方面似乎是最好的：100000个推理用于

findall/3

，100000个推理用于遍历列表。这个问题的答案对每个

findall/3

都有100000个推论，但仅此而已。但是，它稍微快一点，因为它的内存效率更高：分配的所有内容最终都会出现在最终解决方案中，而我的程序分配了一个100000个

edge/3

术语的列表，这些术语必须被垃圾收集。（在SWI Prolog中，如果打开探查器和/或GC跟踪，则可以看到垃圾收集。）

如果我真的需要它尽可能快，并且可以推广到许多不同的N值，我会写一个宏，它可以扩展到问题的解

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编辑：如果取消了“惯用”要求，我将求助于将

edge

数据库作为列表存储在SWI Prolog全局变量中。在这种情况下，我的单遍实现将在没有

findall/3

开销的情况下工作，并且不会产生中间垃圾。

这是非常巧妙的。。。我喜欢；-）虽然由于

transpose/2

@hugoseroneforreira，它可能会有我提到的相同的性能问题，但您可以查看

transpose/2

的定义，但我认为它与列表列表作为矩阵表示一样高效。总之，在纯Prolog中没有直接的、通用的方法来处理矩阵（据我所知）。你可以避免使用列表作为开始，但是你的问题没有给出足够的细节。