再帰とジェネレータ
back [English] 概要: ある種の問題は、再帰を使うと非常に効率的に記述できる。 しかし大量のデータを生成するような再帰的手続きは厳密に制御する必要があり、 そういったプログラミングは難しい。Python 2.2 以降から使用可能になった ジェネレータを使うと、簡潔なコードを維持しつつ、 こうした手続きをかんたんに制御することができる。 この文書で使われているソースコードは こちら。 プレインテキスト版は こちら。 はじめに 再帰は非常に強力なメカニズムです。 時にこれは混乱を招くこともありますが、ふつう再帰を使うと、問題を簡単に記述することができます。 ある手続きが扱うデータ量が指数的に増えるような場合、これはとくにあてはまります。 木構造の探索がいい例でしょう。木の各節点はひとつ以上の子を持っていますが、 下へ下へとたどっていくにつれて、節点の数は指数的に増えていきます。
時間城年代記:PythonによるＹコンビネータの仕組みの(多分)わかりやすい説明
lambdaを使っててどうも気になるのが、ループ（再帰）するために一時的に関数に名前をつけなければならないところだ。 一時的なローカル変数が簡単に設定できる言語ならともかく、Pythonではそれも結構面倒だ。 ところが、つらつらとネットを探していくと、妙なモノを発見。 『Ｙコンビネータ(Y combinator)』とか『不動点コンビネータ (fixed point combinator)』あるいは『不動点演算子』とか呼ばれるモノで、コレを使うと、どうやら関数に名前を付けなくとも再帰できるという代物らしい。 喜びいさんで見てみたが……書けはしたものの、理解するのに苦労した。 今回はその解説を、私のようにλ表記になじみの無い人でもわかるように、基本的に一般の関数式とPython式で書いてみることにした。 さらに、同じ式を２回書いて、次にドコにドコを適用させるかを色分けし、その結果も色分けして書
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