У меня есть предикат, который находит правильное решение, но затем продолжает находить решения, которые не правы.
?- data(D),data_threshold_nonredundantbumps(D,5,Bs),write(D).
[3,6,7,8,2,4,5,6,9,4,7,3]
D = [3, 6, 7, 8, 2, 4, 5, 6, 9|...],
Bs = [bump([11], [7]), bump([8, 9], [6, 9]), bump([2, 3, 4], [6, 7, 8])] ;
[3,6,7,8,2,4,5,6,9,4,7,3]
D = [3, 6, 7, 8, 2, 4, 5, 6, 9|...],
Bs = [bump([8, 9], [6, 9]), bump([2, 3, 4], [6, 7, 8])] ;
[3,6,7,8,2,4,5,6,9,4,7,3]
D = [3, 6, 7, 8, 2, 4, 5, 6, 9|...],
Bs = [bump([8], [6]), bump([2, 3, 4], [6, 7, 8])] ;
[3,6,7,8,2,4,5,6,9,4,7,3]
D = [3, 6, 7, 8, 2, 4, 5, 6, 9|...],
Bs = [bump([9], [9]), bump([2, 3, 4], [6, 7, 8])] ;
[3,6,7,8,2,4,5,6,9,4,7,3]
D = [3, 6, 7, 8, 2, 4, 5, 6, 9|...],
Bs = [bump([11], [7]), bump([2, 3, 4], [6, 7, 8])] ;
[3,6,7,8,2,4,5,6,9,4,7,3]
D = [3, 6, 7, 8, 2, 4, 5, 6, 9|...],
Bs = [bump([2, 3, 4], [6, 7, 8])] ;
и т.д.
Идея состоит в том, что она найдет все ненужные удары в данных, где рельеф - это последовательный подсписок data, который выше threshold, Возврат упорядоченного (по размеру) списка bump/2s, где первый arg of bump/2 - это список признаков из данных, а второй arg - список значений. Таким образом, bump([2, 3, 4], [6, 7, 8]) означает, что в индексах данных 2,3 и 4 выше 5, они равны 6,7,8.
Как добавить условия, чтобы эти дополнительные решения не были найдены? -При использовании once/1.
Если мой код может быть упорядочен другими способами, пожалуйста, дайте мне знать. Это кажется немного сложным для того, что он пытается сделать.
Итак:
Вот мой код:
:-use_module(library(clpfd)).
fd_length(L, N) :-
N #>= 0,
fd_length(L, N, 0).
fd_length([], N, N0) :-
N #= N0.
fd_length([_|L], N, N0) :-
N1 is N0+1,
N #>= N1,
fd_length(L, N, N1).
equidistant_stride([],_).
equidistant_stride([Z|Zs],D) :-
foldl(equidistant_stride_(D),Zs,Z,_).
equidistant_stride_(D,Z1,Z0,Z1) :-
Z1 #= Z0+D.
consecutive_ascending_integers(Zs) :-
equidistant_stride(Zs,1).
consecutive_ascending_integers_from(Zs,Z0) :-
Zs = [Z0|_],
consecutive_ascending_integers(Zs).
bool01_t(1,true).
bool01_t(0,false).
if_(C_1,Then_0,Else_0) -->
{ call(C_1,Truth) },
{ functor(Truth,_,0) }, % safety check
( { Truth == true } -> phrase(Then_0)
; { Truth == false }, phrase(Else_0)
).
if_(If_1, Then_0, Else_0) :-
call(If_1, T),
( T == true -> call(Then_0)
; T == false -> call(Else_0)
; nonvar(T) -> throw(error(type_error(boolean,T),_))
; /* var(T) */ throw(error(instantiation_error,_))
).
#=<(X,Y,Truth) :- X #=< Y #<==> B, bool01_t(B,Truth).
#<( X,Y,Truth) :- X #< Y #<==> B, bool01_t(B,Truth).
#>( X,Y,Truth) :- X #> Y #<==> B, bool01_t(B,Truth).
#>=(X,Y,Truth) :- X #>= Y #<==> B, bool01_t(B,Truth).
tinclude(P_2,Xs,Zs) :-
list_tinclude_list(Xs,P_2,Zs).
list_tinclude_list([], _P_2,[]).
list_tinclude_list([i_v(E0,E1)|Es],P_2,Fs0) :-
if_(call(P_2,E1), Fs0 = [i_v(E0,E1)|Fs], Fs0 = Fs),
list_tinclude_list(Es,P_2,Fs).
tfilter(P_2,As,Bs) :-
tinclude(P_2,As,Bs).
%% =====================================================================
%% =====================================================================
data([5,6,7,8,3,2,6,7]).
list_index_element(L,I,E):-
nth1(I,L,E).
filter(Threshold,DataPairs,FilterdPairs):-
tfilter(#<(Threshold),DataPairs,FilterdPairs).
i_v_pair(I,V,i_v(I,V)).
data_indices_indicespairs(D,Is,Pairs):-
same_length(D,Is),
consecutive_ascending_integers_from(Is,1),
maplist(i_v_pair,Is,D,Pairs).
list_ascending(List,MinLength,MaxLength):-
Max in MinLength..MaxLength,
labeling([max(Max)],[Max]),
fd_length(List,Max),
consecutive_ascending_integers(List).
region_minlength_maxlength(Region,MinLength,MaxLength,All):-
list_ascending(Region,MinLength,MaxLength),
append(_Before,End,All),
append(Region,_End2,End).
data_threshold_bumpvalues_bumplocation(Data,Threshold,Bumpvalues,Bumplocation):-
length(Data,MaxBump),
data_indices_indicespairs(Data,_Is,Pairs),
filter(Threshold,Pairs,FilteredPairs),
maplist(i_v_pair,FilteredIndices,_FilteredValues,FilteredPairs),
%Test =test(FilteredIndexes,FilteredValues),
dif(Bumplocation,[]),
region_minlength_maxlength(Bumplocation,0,MaxBump,FilteredIndices),
maplist(list_index_element(Data), Bumplocation,Bumpvalues).
list_first_last([H|T],H,L):-
last(T,L).
listoflists_firsts_lasts(Listoflists,Firsts,Lasts):-
maplist(list_first_last,Listoflists,Firsts,Lasts).
%start is not between location1 and location2
start_location1_location2(Start,Location1,Location2) :-
#\( Location1 #=< Start,
Start #=< Location2).
bumplocation_notsublist_of_any_acs(Bumplocation,Acs):-
listoflists_firsts_lasts(Acs,Firsts,Lasts),
%the start of bumplocation can not be between the start of any Acs
Bumplocation =[Bumpstart|_],
maplist(start_location1_location2(Bumpstart),Firsts,Lasts).
loc_val_bump(Location,Value,bump(Location,Value)).
data_bumplocations_bumpvalues(Data,Bumplocations,Bumpvalues):-
maplist(list_index_element(Data),Bumplocations,Bumpvalues).
%this works but finds extra solutins so needs to be refined.
data_threshold_nonredundantbumps(Data,Threshold,Bumps):-
data_threshold_nonredundantbumps_ac(Data,Threshold,Nonredundantbumpslocations,[]),
maplist(data_bumplocations_bumpvalues(Data),Nonredundantbumpslocations,Nonredundantbumps),
maplist(loc_val_bump,Nonredundantbumpslocations,Nonredundantbumps,Bumps).
data_threshold_nonredundantbumps_ac(Data,Threshold,Nonredundantbumps,Ac0):-
bumplocation_notsublist_of_any_acs(Bumplocation,Ac0),
data_threshold_bumpvalues_bumplocation(Data,Threshold,_Bumpvalues,Bumplocation),
append([Bumplocation],Ac0,Ac1),
data_threshold_nonredundantbumps_ac(Data,Threshold,Nonredundantbumps,Ac1).
data_threshold_nonredundantbumps_ac(_Data,_Threshold,Ac0,Ac0).