Técnicas De La Programación Funcional Perezosa

Tabla donde enliste y describa las técnicas de la programación funcional perezosa y presentar tres ejemplos con sus códigos, entornos, etc.


Técnicas de la programación funcional perezosa
En el nodeterminismo existen varias técnicas como son:

Técnica de Backtracking (Prolog): si una alternativa “falla”, el flujo retorna hasta la última decisión e intenta otra.
Técnica de guardias (guards): simás de una es cierta, se escoge cualquiera de ellas.
Técnicas de aprendizaje reforzado (A-LISP): recordar decisiones exitosas y aumentar su prioridad, así como considerar las esiciones en el contextodel estado mutable.

Búsqueda no determinista
Un algoritmo no determinista
Ofrece muchos posibles resultados.
Emplean modelos de computación tales como la Maquina de Turing probabilística, que noson deterministas.
Pueden simularse utilizando la lista de éxitos como, por ejemplo: Soluciones x = x, x candidatos, validos.

Datos no deterministas

Requiere tipos de datos diferentes como son
Datalista m a = nil (cons (m a) (m (list a))
Puede representar lista perezosa no determinista
Cons [2] [NIL.cons [1]::list [] int
Los argumentos de cons representan computación no determinista, permute yIsSorted se pueden adaptar a la lista de tipo permute y genera permutaciones perezosamente los rendimientos IsSorted [true, false] es aplicada por encima de la lista (s).



Ventajas
Los beneficios dela evaluación perezosa son:
El incremento en el rendimiento al evitar cálculos innecesarios, y en tratar condiciones de error al evaluar expresiones compuestas.
La capacidad de construir estructurasde datos potencialmente infinitas.
La capacidad de definir estructuras de control como abstracciones, en lugar de operaciones primitivas.
Desventajas
Es difícil de combinar con las operaciones típicasde programación imperativa, como el
manejo de excepciones o las operaciones de entrada/salida, porque el orden de
las operaciones pueden quedar indeterminado. Además, la evaluación perezosa
puede...