使用Haskell的随机元素网格
使用Haskell的随机元素网格
提问于 2019-05-22 18:50:55
完全没有使用Haskell的经验，我需要想出一个等同于Python的代码：
from random import choice, sample
def random_subset():
return tuple(sample(('N', 'S', 'W', 'E'), choice((1, 2, 3, 4))))
def form_grid(n):
return [[random_subset() for _ in range(n)] for _ in range(n)]
form_grid(10)它会产生类似下面这样的结果：
N ESWN SNEW NSE EWSN E ENSW N NSWE WES
NE WNS SWEN EWN ENWS WEN WS W ENSW NW
WENS NWE SNEW ES E S ES SENW EW WEN
NSE NE WNE NEWS SNE W SWNE NSWE SNEW EN
S SNW WNES S WESN E ES N ESN ES
SWEN S WSNE NEWS WESN E S SE E N
NEW S NEW WS W EN N NWS E WENS
WN NWE S SEW NESW EWSN WENS ES NWS WN
W NWE N N ES E E WN SWNE NES
WENS NWE NW WESN SW NES ENWS SE N SWNE 看在上帝的份上，我无法理解Haskell的IO概念(尤其是随机性)。我能想到的最好的结果是：
import Data.Random hiding (shuffle, sample)
import Data.Random.Source.Std
import Data.Random.Extras
randSubset :: IO [Char]
randSubset = do
len <- runRVar (choice [1..4]) StdRandom :: IO Int
subset <- runRVar (sample len ['N', 'S', 'W', 'E']) StdRandom :: IO [Char]
return subset
formGrid :: Int -> [[IO [Char]]]
formGrid n = [[subset | _ <- [0..(n - 1)], subset <- randSubset] | _ <- [0..(n - 1)]]仍然没有做到这一点：
error:
* Couldn't match expected type `[IO [Char]]'
with actual type `IO [Char]'
* In the expression: randSubset
In a stmt of a list comprehension: subset <- randSubset
In the expression:
[subset | _ <- [0 .. (n - 1)], subset <- randSubset]
|
12 | formGrid n = [[subset | _ <- [0..(n - 1)], subset <- randSubset] | _ <- [0..(n - 1)]]
| ^^^^^^^^^^快速搜索谷歌并没有多大帮助-我可能没有使用最准确的关键字来解决我面临的这个问题。随意更改并期待最好的结果是非常令人沮丧的，但我真的既没有时间也没有精力去深入研究Haskell (尽管这是一种耻辱)，所以现在，我希望有人能给我指出这段代码的错误之处。
回答 1
Stack Overflow用户
发布于 2019-05-22 20:17:44
为了补充Willem的回答，我还要补充一句，您的randSubset看起来相当复杂。这里有一个更简单的选择
randSubset :: IO String
randSubset = do
n <- sample (Uniform 1 4) -- choose how many elements
sample (shuffleNofM n 4 "NSWE") -- take that many elements(顺便说一句，这是来自Data.Random的sample )
您应该检查这确实是子集的预期分布。请注意，这不是一个统一的分布：N比NS更有可能(甚至是NS和SN的组合)。还要注意的是，相同子集的每个排列都可能发生，因此我们并不是真正地采样“子集”。我不知道您的Python代码使用的是哪个发行版--毕竟它们可能是相同的。
如果你在IO内部工作，我认为如果你使用sample (someDistribution)而不是在较低级别的RVar上工作会更简单。
在此之后，您可以使用replicateM生成网格，如Willem所示。
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原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/56255158
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