- vừa được xem lúc

Paper Review: Why Functional Programming Matters

0 0 142

Người đăng: Huy Tran

Theo The Full Snack

Paper Review: Why Functional Programming Matters

Như đã có lần mình đề cập, việc đọc paper cũng khá là quan trọng, vì bên cạnh việc được đọc từ những nguồn kiến thức "sạch", và chất lượng, chúng ta còn sẽ xây dựng được cho mình một kĩ năng khác, là kĩ năng đọc sâu và kĩ năng nghiên cứu, khá là quan trọng trong thời đại thông tin tràn lan trên Internet, khi mà chúng ta tiếp xúc với một lượng lớn thông tin nhưng không có thời gian để lãnh hội hết, dẫn tới một thói quen hết sức tai hại đó là đọc một cách hời hợt (shallow reading).

Nằm trong hoạt động nghiên cứu của nhóm rbvn/algorithm, tuần này mình đọc một paper khá thú vị đó là Why Functional Programming Matters của John Hughes. Dưới đây là một vài ghi chép của mình trong quá trình đọc, share lên để giúp cho các bạn có cái nhìn toàn cảnh về nội dung của paper, giúp cho việc đọc trở nên dễ dàng hơn, và hoàn toàn không có mục đích tổng hợp, tóm tắt.

Các bạn có thể tìm đọc paper này tại: https://academic.oup.com/comjnl/article/32/2/98/543535

Đây là một trong số những paper mà bất cứ ai quan tâm đến computer science đều phải đọc ít nhất một lần trong đời, và khá là dễ đọc, trừ vụ code minh họa được viết bằng Miranda (a.k.a daed lang ), trông khá giống với Haskell.

Quan điểm mà tác giả John Hughes đưa ra trong bài là: Một dự án phần mềm cần phải được tổ chức một cách tốt nhất có thể, để dễ viết hơn, dễ debug hơn, reuse code tốt hơn. Và yếu tố quan trọng nhất để có một cấu trúc project tốt là Modularity (chia project thành nhiều module nhỏ).

Tác giả viết:

Modular design brings with it great productivity improvements. First of all, small modules can be coded quickly and easily. Secondly, general purpose modules can be re-used, leading to faster development of subsequent programs. Thirdly, the modules of a program can be tested independently, helping to reduce the time spent debugging.

Vậy modularize là làm gì? Là chia nhỏ nó ra thành nhiều bài toán con, giải từng bài con đó rồi tổng hợp chúng lại:

When writing a modular program to solve a problem, one first divides the problem into sub- problems, then solves the sub-problems and combines the solutions.

Và các functional programming languages cung cấp cho chúng ta 2 features quan trọng để phục vụ cho việc modularize, đó là:

  • Higher-order Function
  • Lazy Evaluation

Đối với higher-order function, tác giả đưa ra một loạt ví dụ minh họa, như là xây dựng một hàm reduce, nhận vào một hàm bất kỳ (thể hiện đặc tính của higher-order function) để thực hiện tính toán trên một list, từ đó thực hiện việc tính toán các phép toán bất kỳ chỉ bằng việc kết hợp (compose) các chương trình nhỏ hơn (module) với hàm reduce:

reduce :: (a -> a -> a) -> a -> [a] -> a
reduce f a [] = a
reduce f a (x:xs) = f x (reduce f a xs) -- tính tổng một list
add a b = a + b
sum = reduce add 0
sum [1, 2, 3, 4] == 10 -- tính tích một list
multiply a b = a * b
product = reduce multiply 1
product [1, 2, 3, 4] == 24

Về lazy evaluation, tác giả giải thích bằng cách đưa ra một ví dụ hết sức đơn giản nhưng mà đọc lâu thiệt lâu mới hiểu: Giả sử có hai chương trình con (hoặc là hàm) fg, chúng ta có thể compose chúng như sau:

(g . f) input
-- tương đương với
g (f input)

Có nghĩa là, ta sẽ gọi hàm f với tham số là input, đồng thời lấy kết quả trả về để làm tham số cho câu lệnh gọi hàm g.

Đặc tính laziness của Haskell và các functional programming languages nằm ở chỗ, việc thực thi fg diễn ra một cách đồng bộ và chặt chẽ (ai dịch chữ strict synchronisation cho tui với), f chỉ được thực thi và trả về giá trị khi g thực hiện đọc tham số đầu vào của nó, và f cũng sẽ bị dừng khi g dừng lại.

The two programs f and g are run together in strict synchronisation. F is only started once g tries to read some input, and only runs for long enough to deliver the output g is trying to read. Then f is suspended and g is run until it tries to read another input. As an added bonus, if g terminates without reading all of f’s output then f is aborted.

Và trong trường hợp f là một hàm sinh ra một tập giá trị có số lượng cực kì lớn, nếu implement trên các ngôn ngữ thông thường (thực thi xong f, lấy kết quả, truyền vào g) thì có thể sẽ cần một lượng bộ nhớ cực kì lớn, mà có khi là không đủ, ví dụ:

-- trả về danh sách các số từ input đến +∞
f input = [input..]

Như thế, nhờ vào đặc tính lazy evaluation, chúng ta có thể dễ dàng phân tách chương trình thành nhiều module nhỏ mà không cần quá bận tâm đến time và space complexity. Có thể thấy rõ qua ví dụ tính căn bậc 2 dùng phương pháp Newton-Raphson.

import Prelude hiding (sqrt) next N x = (x + N/x)/2 within eps (a:b:rest) = if abs (a - b) <= eps then b else within eps (b:rest) sqrt N = within 0.0001 (iterate (next N) 1.0)

Ở đây, output của câu lệnh iterate (next N) 1.0 là một list dài vô hạn, nhưng trong câu lệnh within 0.0001 (iterate (next N) 1.0), nó sẽ dừng lại ngay khi chúng ta tìm được hai giá trị xấp xỉ nhau. Thế mới thấy được ưu điểm của lazy evaluation.

Tác giả kết thúc phần kĩ thuật bằng ví dụ ở mục 5: thuật toán Alpha-beta để implement trò chơi tic-tac-toe, minh họa một cách đầy đủ cả hai ứng dụng của higher-order functionlazy evaluation để định nghĩa gametree và sinh ra các nước đi cho cây trò chơi (vốn là một thao tác cực kì tốn kém).

Thông qua paper này, tác giả đã khẳng định được tầm quan trọng của functional programming, cũng như trả lời được câu hỏi mà có lẽ nhiều người cũng hay hỏi: "Why Functional Programming?", thông qua việc làm rõ 3 vấn đề sau:

  • Modularity là yếu tố quan trọng để phát triển một phần mềm tốt.
  • Higher-order functionlazy evaluation là hai feature quan trọng của các functional programming languages giúp cho việc modularize hiệu quả hơn, giúp cho việc phát triển được productive hơn.
  • Suy ra Functional Programming đóng vai trò quan trọng trong việc bảo đảm chất lượng và productivity của các dự án phần mềm.

Hy vọng những ghi chép trên sẽ có ích cho các bạn nào đang có ý định tự mình đọc paper này. Hoặc giúp các bạn phần nào trả lời cho câu hỏi liệu mình có nên dấn thân vào tìm hiểu FP hay không.

Còn bây giờ thì mình phải tạm gác khoa học sang một bên, vợ bắt đi ngủ rồi, hẹn gặp lại các bạn trong các bài review paper sắp tới.

Bình luận

Bài viết tương tự

- vừa được xem lúc

Information Extraction trong OCR là gì? Phương pháp nào để giải quyết bài toán?

Giới thiệu bài toán. Nhắc đến Key Information Extraction là gì chắc nhiều bạn đang chưa có câu trả lời cho mình, vì lâu nay đối với bài toán Optical Character Recognition (OCR) thường thì chúng ta sẽ quan tâm đến các bài toán như Text Detection và Text Recognition.

0 0 66

- vừa được xem lúc

[Research Paper GPT-3] Large Language Models are Zero-Shot Reasoners

Bạn có thể download Research Paper ở cuối bài viết. "Large Language Models are Zero-Shot Reasoners" là một khái niệm chỉ tính năng mới của các mô hình ngôn ngữ lớn như GPT-3, cho phép chúng có khả năn

0 0 14

- vừa được xem lúc

[Research Article] - ChatGPT: The Evolution of Natural Language Processing

This document focuses on ChatGPT, a natural language processing (NLP) model built by the transformer neural network. The document provides a comprehensive overview of the architecture, training, and f

0 0 15

- vừa được xem lúc

[Paper Reading] Hydra Attention: Efficient Attention with Many Heads

Giới thiệu chung. Transformer thể hiện được sức mạnh vượt trội trong nhiều tác vụ AI nói chung và Computer Vision nói riêng, nếu đã là một người học tập và nghiên cứu về AI hẳn bạn không thể không biế

0 0 13

- vừa được xem lúc

[Paper Reading] Hydra Attention: Efficient Attention with Many Heads

Giới thiệu chung. Transformer thể hiện được sức mạnh vượt trội trong nhiều tác vụ AI nói chung và Computer Vision nói riêng, nếu đã là một người học tập và nghiên cứu về AI hẳn bạn không thể không biế

0 0 3

- vừa được xem lúc

Mô hình toán học và DotA 2

Mô hình toán học và DotA 2. Có thể bạn đã được nghe rất nhiều về cái chữ "mô hình" này.

0 0 14