Prolog中二叉搜索树上的范围查询 我知道如何用程序的方式（如C++、java等）来执行BST的范围查询，但是我发现很难转换为Prolog语言。< /P>

程序方式应如下所示：

有没有关于如何将其转换为Prolog范例的提示

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非常感谢大家

您引用的站点的声明性描述可以直接翻译成序言：

1） 若键大于k1，那个么递归地调用左子树

序言翻译：

bst(tree(Key, Left, Right), K1, K2, Value) :-
        Key > K1,
        bst(Left, K1, K2, Value).

2） 如果钥匙在范围内，则打印钥匙

我们不使用像“print”这样不纯的谓词，因为它们是不可逆的。相反，我们使用Prolog在顶层报告绑定：

bst(tree(Key, _, _), K1, K2, Key) :- between(K1, K2, Key).

3） 若键小于k2，那个么递归地调用右子树

我把这当作练习

询问

？-bst（树，K1，K2，值）。

对于给定范围内的

值

，将产生回溯绑定

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如果使用约束，可以在所有方向上使用这个谓词，也可以生成包含值的树。

< P>与C++或java中的相同。 假设C++中有最小的代码，那么你得到正确结果的几率就非常高。这通常用于递归定义：类似

// pseudocode - Elem must implement operator<
struct BST<Elem> {
  bool find(const Elem e) { return find(root, e) }
private:
  bool find(Node n, Elem e) {
    if (!n) return false;
    if (n.payload() == e) return true;
    return n.payload() < e ? find(n.left) : find(n.right);
  }
}

<> C++注释：我在Github（AT）上上传了一个声明性的、非侵入式C++接口在一个原始指针模型（AgRAPHYT**和FROUTS）上的例子。有了这个接口，实现起来非常简单，因为我们有了C++中的lambda：

// live code here
void lqXDotScene::dump(QString m) const {
    qDebug() << m;
    cg->depth_first([&](Gp t) { qDebug() << "graph" << gvname(t) << CVP(find_graph(t)); });
    qDebug() << "nodes";
    cg->for_nodes([&](Np n) {
        qDebug() << "node" << gvname(n) << CVP(find_node(n));
        cg->for_edges_out(n, [&](Ep e) {
            qDebug() << "edge" << gvname(e) << CVP(find_edge(e)) << "to" << gvname(e->node) << CVP(find_node(e->node));
        });
    });
}

//这里是实时代码
void lqxdotsecene:：dump（QString m）常量{
qDebug（）depth_first（[&]（Gp t）{qDebug（）非常有效..但是如果我想在输出列表中的一个步骤中获得所有答案呢？此解决方案逐个检索结果。在Prolog中收集所有解决方案很容易：使用像
setof/3
这样的all solutions谓词。
% note: untested
bst(t(Payload,_,_), Payload). % found
bst(t(Payload,L,R), Sought) :- Sought @< Payload -> bst(L, Sought) ; bst(R, Sought).

// live code here
void lqXDotScene::dump(QString m) const {
    qDebug() << m;
    cg->depth_first([&](Gp t) { qDebug() << "graph" << gvname(t) << CVP(find_graph(t)); });
    qDebug() << "nodes";
    cg->for_nodes([&](Np n) {
        qDebug() << "node" << gvname(n) << CVP(find_node(n));
        cg->for_edges_out(n, [&](Ep e) {
            qDebug() << "edge" << gvname(e) << CVP(find_edge(e)) << "to" << gvname(e->node) << CVP(find_node(e->node));
        });
    });
}

    cg->depth_first([&](Gp t) { qDebug() << "graph" << gvname(t) << CVP(find_graph(t));