7.9 KiB
ОТЧЁТ
Университет ИТМО
Лабораторная работа № 1
По дисциплине "Функциональное программирование"
Выполнил: Владимиров Владислав Александрович
Группа: P3322
Дата: 18 ноября 2025 г.
Описание проблемы
Полное описание задания лабораторной работы
Если кратко:
Задача 1: Сумма всех чисел ниже 1000, делящихся на 3 или 5 (ответ: 233 168)
Задача 2: Сумма чисел, равных сумме пятых степеней своих цифр в диапазоне [2, 354 294]
Реализация на Gleam
Ключевые элементы реализации
Задача 1: Sum of multiples
1. Хвостовая рекурсия
pub fn sum_multiples_tail_recursive(limit: Int) -> Int {
case limit {
n if n <= 0 -> 0
_ -> sum_multiples_tail_recursive_helper(limit - 1, 0)
}
}
fn sum_multiples_tail_recursive_helper(current: Int, acc: Int) -> Int {
case current {
0 -> acc
n if n % 3 == 0 || n % 5 == 0 ->
sum_multiples_tail_recursive_helper(n - 1, acc + n)
n -> sum_multiples_tail_recursive_helper(n - 1, acc)
}
}
Аккумулятор сохраняет сумму, рекурсивный вызов в "хвосте" функции
2. Настоящая рекурсия
pub fn sum_multiples_recursive(limit: Int) -> Int {
case limit - 1 {
n if n <= 0 -> 0
n if n % 3 == 0 || n % 5 == 0 -> n + sum_multiples_recursive(n)
n -> sum_multiples_recursive(n)
}
}
Рекурсивный вызов внутри выражения, больше памяти на стек
3. Модульная реализация (filter + fold)
pub fn sum_multiples_modular(limit: Int) -> Int {
list.range(1, limit - 1)
|> list.filter(fn(n) { n % 3 == 0 || n % 5 == 0 })
|> list.fold(0, fn(acc, n) { acc + n })
}
Генерация, фильтрация, свёртка в едином пайплайне
4. Map-based подход
pub fn sum_multiples_map(limit: Int) -> Int {
list.range(1, limit - 1)
|> list.map(fn(n) {
case n % 3 == 0 || n % 5 == 0 {
True -> n
False -> 0
}
})
|> list.fold(0, fn(acc, n) { acc + n })
}
Преобразование в значения или нули, затем суммирование
Задача 2: Sum of powers of digits
1. Хвостовая рекурсия
pub fn sum_power_equals_tail_recursive(power: Int, max_limit: Int) -> Int {
tail_recursive_helper(2, max_limit, 0, power)
}
fn tail_recursive_helper(current: Int, max: Int, acc: Int, power: Int) -> Int {
case current > max {
True -> acc
False -> {
let digit_sum = digits_power_sum_tail(current, power)
case digit_sum == current {
True -> tail_recursive_helper(current + 1, max, acc + current, power)
False -> tail_recursive_helper(current + 1, max, acc, power)
}
}
}
}
fn digits_power_sum_acc(n: Int, power: Int, acc: Int) -> Int {
case n {
0 -> acc
_ -> {
let digit = n % 10
let pow_val = int_pow(digit, power)
digits_power_sum_acc(n / 10, power, acc + pow_val)
}
}
}
fn int_pow(base: Int, exp: Int) -> Int {
case exp {
0 -> 1
_ -> base * int_pow(base, exp - 1)
}
}
Двухуровневая хвостовая рекурсия, внешний цикл по числам, внутренний по цифрам
2. Настоящая рекурсия
pub fn sum_power_equals_recursive(power: Int, max_limit: Int) -> Int {
case max_limit < 2 {
True -> 0
False -> {
let sum_of_powers =
string.inspect(max_limit)
|> string.to_graphemes()
|> list.map(fn(c) {
let assert Ok(d) = int.parse(c)
recursive_pow(d, power)
})
|> list.fold(0, fn(acc, n) { acc + n })
case sum_of_powers == max_limit {
True -> max_limit + sum_power_equals_recursive(power, max_limit - 1)
False -> sum_power_equals_recursive(power, max_limit - 1)
}
}
}
}
fn recursive_pow(base: Int, exp: Int) -> Int {
case exp {
0 -> 1
_ -> base * recursive_pow(base, exp - 1)
}
}
Конвертирование в строку, разбиение на char, парсинг цифр
3. Модульная реализация
pub fn sum_power_equals_modular(power: Int, max_limit: Int) -> Int {
list.range(2, max_limit)
|> list.filter(fn(n) {
let sum_of_powers =
string.inspect(n)
|> string.to_graphemes()
|> list.map(fn(c) {
let assert Ok(d) = int.parse(c)
modular_pow(d, power)
})
|> list.fold(0, fn(acc, x) { acc + x })
sum_of_powers == n
})
|> list.fold(0, fn(acc, n) { acc + n })
}
fn modular_pow(base: Int, exp: Int) -> Int {
case exp {
0 -> 1
_ -> base * modular_pow(base, exp - 1)
}
}
Фильтрирование подходящих чисел, затем суммирование
4. Map-based подход
pub fn sum_power_equals_map(power: Int, max_limit: Int) -> Int {
list.range(2, max_limit)
|> list.map(fn(n) {
let sum_of_powers =
string.inspect(n)
|> string.to_graphemes()
|> list.map(fn(c) {
let assert Ok(d) = int.parse(c)
map_pow(d, power)
})
|> list.fold(0, fn(acc, x) { acc + x })
case sum_of_powers == n {
True -> n
False -> 0
}
})
|> list.fold(0, fn(acc, n) { acc + n })
}
fn map_pow(base: Int, exp: Int) -> Int {
case exp {
0 -> 1
_ -> base * map_pow(base, exp - 1)
}
}
Трансформирование каждого числа в значение или ноль
Выводы
Хвостовая рекурсия компилируется в цикл, безопасна и более экономична по памяти, естественный выбор для больших данных
Настоящая рекурсия выражает математику красиво, но требует стека и больше памяти, работает только на малых входных данных
Filter + fold разделяет логику четко, читается как поток данных. Более высокоуровневые абстракции для фп, может быть избыточно
Map-based универсален, но менее понятно что от него ожидать, ибо опять же высокий уровень
Gleam обеспечивает гарантированную оптимизацию хвостовой рекурсии (компилятор трансформирует в цикл), pattern matching для четкости, pipe-оператор для читаемости, типизацию для безопасности.
Отзыв о методах:
- Писать на gleam понравилось, паттерн pipeline был необычен, как и синтаксис в целом.
- И Александр Владимирович говорил про странные записи математики типа 2 + { 2 *. 2.0 }, это действительно плохо читается)
- Также интересно писать без циклов, при этом имея доступ к высокоуровневым функциям типа map, которые если писать самому во-первых boilerplate, а во вторы хуже читаются
- В общем, язык по синтаксису лаконичен, очень хочется перейти к асинхронности и начать эксплуатировать BEAM по полной