Struktur und Interpretation von Computerprogrammen: Eine Informatik-Einführung

664 Pages·1993·19.632 MB·German

by  Harold Abelson, Gerald Jay Sussman, Julie Sussman (auth.)

Struktur und Interpretation
von Computerprogrammen
H. Abelson und G. 1. Sussman
mit 1. Sussman
Struktur und
Interpretation von
Computerprogrammen
Eine Informatik- Einftihrung
Vorwort von Alan 1. Perlis
Ubersetzt von S. Daniels-Herold
2., Auflage
unverănderte
Springer-Verlag Berlin Heidelberg GmbH
Harold Abelson
Gerald Jay Sussman
Department of Electrical Engineering and Computer Science
MIT, Cambridge, MA, USA
Julie Sussman
Arlington, MA, USA
Obersetzt von:
DipL-Inform. Susanne Daniels-Herold
Eslamer StraBe 9, D-81549 Munchen
TiteI der englischen Originalausgabe:
Structure and Interpretation of Computer Programs
© 1985 by The Massachusetts Institute of Technology
Mit 82 Abbildungen
ISBN 978-3-540-56934-3 ISBN 978-3-662-01163-8 (eBook)
DOI 10.1007/978-3-662-01163-8
Abelson, HaroId: Struktur und Interpretation von Computerprogrammen: eine Informatik-Einfiihrung/
H. Abelson und G. J. Sussman. MitJ. Sussman. Vorw. von Alan J. PerIis. Ubers. von S. Daniels-Herold. -2., unverănd. Aufl.
- Berlin; Heidelberg; New York; London; Paris; Tokyo; Hong Kong; Barcelona; Budapest: Springer, 1993
Einheitssacht.: Structure and interpretation of computer programs <dt.>
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© Springer-Verlag Berlin Heidelberg 1991, 1993
Urspriinglich erschienen bei Springer-Verlag Berlin Heidelberg New York 1993
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45/3140-54321 - Gedruckt auf săurefreiem Papier
Dieses Buch ist in Ehrfurcht und Bewunderung dem Geist gewidmet, der
im Computer lebendig ist.
"Ich halte es fiir ganz besonders wichtig, daB wir in der Informatik den
SpaB an der Arbeit mit dem Computer nicht verlieren. Am Anfang machte
es riesigen SpaB. Natiirlich kamen die Kunden, die dafiir bezahlten, dabei
gelegentlich schlecht weg, und so begannen wir nach einiger Zeit, ihre Be
schwerden ernst zu nehmen. Wir bekamen das Gefiihl, tatsachlich fiir den
erfolgreichen, fehlerfreien, perfekten Einsatz der Computer verantwortlich
zu sein. Ich glaube nicht, daB das der Fall ist. Ich glaube, daB wir dafiir ver
antwortlich sind, ihre Fahigkeiten zu erweitern, neue Wege zu wei sen und die
Freude an der Sache nicht zu verlieren. Ich hoffe, daB das Gebiet der Infor
matik seine vergniigliche Seite niemals verliert. Und vor allem hoffe ich, daB
wir nicht zu Missionaren werden. Wir soUten uns nicht wie Bibelverkaufer
fiihlen. Davon gibt es schon zu viele auf der Welt. Was wir iiber Computer
wissen, werden auch andere lernen. Wir sollten nicht meinen, daB wir den
Schliissel zum erfolgreichen Einsatz des Computers allein in der Hand hiel
ten. Was wir in der Hand halten, so glaube und hoffe ich, ist Intelligenz:
die Fahigkeit, in der Maschine mehr zu sehen als damals, als wir ihr zum
erste n Mal gegeniiberstanden, und die Fahigkeit, mehr aus der Maschine zu
machen."
Alan J. P erlis
Inhaltsverzeichnis
Geleitwort xi
Vorwort xvii
Danksagung xx
1 Konstruktion von Abstraktionen mit Prozeduren 1
1.1 Die Programmelemente ..... 4
1.1.1 Ausdriicke......... 5
1.1.2 Namen und Umgebungen 8
1.1.3 Auswertung von Kombinationen 10
1.1.4 Zusammengesetzte Prozeduren . 13
1.1.5 Das Substitutionsmodell fUr Prozeduranwendungen . 15
1.1.6 Bedingte Ausdriicke und Pradikate . . . . . . . . .. 18
1.1. 7 Beispiel: Berechnung der Quadratwurzel
nach dem Ne wtonschen Iterationsverfahren 22
1.1.8 Prozeduren als "Black-box"-Abstraktionen 27
1.2 Prozeduren und Prozesse ........ 33
1.2.1 Lineare Rekursion und Iteration 35
1.2.2 Baumrekursion.. 40
1.2.3 Gro13enordnungen....... 45
1.2.4 Potenzrechnung........ 47
1.2.5 Der gro13te gemeinsame Teiler 50
1.2.6 Beispiel: Primzahlen . . . . . 52
1.3 Abstraktionen mit Prozeduren hOherer Ordnung 60
1.3.1 Prozeduren als Parameter . . . . . . . . . 61
1.3.2 Konstruktion von Prozeduren mit lambda 65
1.3.3 Prozeduren als allgemeine Methode. 70
1.3.4 Prozeduren als Ergebnis ......... . 77
viii Inhaltsverzeichnis
2 Konstruktion von Abstraktionen mit Daten 83
2.1 Einflihrung in die Datenabstraktion ........... 87
2.1.1 Beispiel: Arithmetische Operatoren flir rationale
Zahlen . . . . . . . . . . . . 87
2.1.2 Abstraktionsbarrieren . . . . . . . . 92
2.1.3 Was sind eigentlich Daten? . . . . . 95
2.1.4 Beispiel: Arithmetik mit Intervallen 99
2.2 Datenhierarchien . . . . . . . . . . . . . 104
2.2.1 Darstellung von Sequenzen ..... 106
2.2.2 Darstellung von Baumstrukturen . . 113
2.2.3 Symbole und die Notwendigkeit des quote. 118
2.2.4 Beispiel: Symbolisches Differenzieren 123
2.2.5 Beispiel: Darstellung von Mengen 129
2.2.6 Beispiel: Huffman-Baume . . . . 140
2.3 Mehrfachdarstellungen abstrakter Daten 150
2.3.1 Darstellungen komplexer Zahlen 153
2.3.2 Manifeste Typen . . . . . . . . . 157
2.3.3 Datengesteuerte Programmierung . 162
2.4 Systeme mit generischen Operatoren . . . 169
2.4.1 Generische Arithmetikoperatoren . 170
2.4.2 Kombination von Operanden verschiedenen Typs 175
2.4.3 Beispiel: Symbolische Algebra. . . . . . . . . . . 183
3 Modularitat, Objekte und Zustande 199
3.1 Zuweisungen und lokale Zustande . 200
3.1.1 Lokale Zustandsvariablen . 201
3.1.2 Der Preis der Zuweisung . . 209
3.1.3 Die Vorzuge der Zuweisung 214
3.2 Das Umgebungsmodell der Auswertung 220
3.2.1 Die Auswertungsregeln. . . . . . 221
3.2.2 Auswertung einfacher Prozeduren . 225
3.2.3 Rahmen als Ort, an dem sich der lokale Zustand
befindet . . . . . . . . . . . 228
3.2.4 Interne Definitionen ..... . 234
3.3 Madelle mit veranderbaren Daten .. . 237
3.3.1 Veranderbare Listenstrukturen 238
3.3.2 Darstellung von Warteschlangen 249
3.3.3 Darstellung von Tabellen .... 256
3.3.4 Ein Simulator flir digit ale Schaltkreise 263
3.3.5 Propagierung von Beschrankungen .. 276
Inhaltsverzeichnis ix
3.4 Datenstrome ....................... 290
3.4.1 Datenstrome als Standardschnittstellen .... 290
3.4.2 Prozeduren hoherer Ordnung flir Datenstrome 296
3.4.3 1mplementierung von Datenstromen . . . 309
3.4.4 Datenstrome unendlicher Lange. . . . . . . . . 318
3.4.5 Datenstrome und verzogerte Auswertung ... 330
3.4.6 Mit Datenstromen Modelle von lokalen Zustanden
bilden ........................ . 343
4 Metalinguistische Abstraktion 351
4.1 Der metazirkulare Evaluator. . . . . . 355
4.1.1 Das Kernstiick des Evaluators. 357
4.1.2 Darstellung von Ausdriicken. . 362
4.1.3 Bearbeitung von Umgebungen 366
4.1.4 Der Evaluator als Lisp-Programm 371
4.1.5 Behandlung von Ausdriicken als Programm 374
4.2 Variationen zu einem Schema . . . . . . . . 378
4.2.1 Auswertung in normaler Reihenfolge 379
4.2.2 Andere Arten der Bindung ..... 383
4.3 Module .................... 390
4.3.1 Verwendung von Umgebungen zum Erzeugen
von Modulen . . . . . . . . . . . . . . . . . . 391
4.3.2 Module in einem System flir generische Arithmetik 395
4.4 Logikprogrammierung . . . . . . . . . . . . 403
4.4.1 Deduktiver 1nformationsabruf . . . . . . . . . . . 406
4.4.2 Wie das Anfragesystem funktioniert ....... 418
4.4.3 1st Logikprogrammierung Mathematische Logik? 428
4.5 1mplementierung des Anfragesystems . . . . . 435
4.5.1 Die Treiberschleife und 1nstantiierung . . . . 435
4.5.2 Der Evaluator. . . . . . . . . . . . . . . . . . 437
4.5.3 Finden von Aussagen durch Mustervergleich . 441
4.5.4 Regeln und Unifikation 444
4.5.5 Die Datenbank . . . . . . . . 448
4.5.6 Weitere niitzliche Prozeduren 452
5 Rechnen mit Registermaschinen 461
5.1 Entwurf von Registermaschinen . 463
5.1.1 Eine Sprache zur Beschreibung
von Registermaschinen . . . . . . . . . . . 466
5.1.2 Abstraktion beim Entwurf von Maschinen 471
5.1.3 Unterprogramme ............. . 475
x Inhaltsverzeichnis
5.1.4 Implementierung der Rekursion mit einem Keller 480
5.1.5 Ein Simulator fiir Registermaschinen . . . . . . . 488
5.2 Der Evaluator mit expliziter Steuerung . . . . . . . . . . 505
5.2.1 Der Kern des Evaluators mit expliziter Steuerung . 507
5.2.2 Auswerten von Sequenzen und Endrekursion . 515
5.2.3 Bedingte Ausdriicke und andere Sonderformen 519
5.2.4 Laufenlassen des Evaluators . 522
5.2.5 Interne Definitionen ... . . 527
5.3 Ubersetzen .............. 532
5.3.1 Die Struktur des Ubersetzers 535
5.3.2 Ubersetzen von Ausdriicken . 539
5.3.3 Datenstrukturen des Ubersetzers 555
5.3.4 Elementare Codegeneratoren .. 560
5.3.5 Ein Beispiel fiir iibersetzten Code. 569
5.3.6 Die Schnittstelle zwischen iibersetztem Code
und dem Evaluator . . . . . . . . . . 576
5.3.7 Lexikalische Adressierung . . . . . . 582
5.4 Speicherzuteilung und Speicherbereinigung 589
5.4.1 Speicher als Vektoren ....... . 590
5.4.2 Als ob der Speicher unendlich ware. 595
Anhang zur deutschen Ausgabe 605
Literat urverzeichnis 607
Stichwortverzeichnis 613
Geleitwort
Erzieher, Generlile, Diatspezialisten, Psychalagen und Eltern pragrammie
ren. Armeen, Studenten und manche Gesellschaften sind programmiert.
Werden grofiere Prableme in Angriff genammen, wird eine Reihe van Pra
grammen benotigt, van denen die meisten erst extra erstellt werden. Diese
Pragramme sind valier Prablemlosungen, die dem ·varliegenden Prablem ei
gen zu sein scheinen. Urn das Pragrammieren als eigenstandige intellektu
elle Tatigkeit schatzen zu lernen, mufi man sich dem Pragrammieren schan
selbst zuwenden; man mufi Pragramme lesen und Pragramme schreiben -
viele Pragramme. Es spielt keine grafie RaIle, was fiir Pragramme das
sind und welches ihre Anwendungen sind. Eine RaIle spielt jedach, wie
gut sie sind und wie reibungslas sie mit anderen Pragrammen zusammen
arbeiten bei der Bildung nach grofierer Pragramme. Der Pragrammierer
mu:13 sawahl die Vallkammenheit der Teile als auch die Angemessenheit der
Zusammenstellung zum Ziel haben. In dies em Buch ist der Begriff "Pra
grammieren" eingeengt auf das Erzeugen, Ausfiihren und Untersuchen van
Pragrammen, die in einem Lisp-Dialekt zur Ausfiihrung auf einem digit a
len Rechner geschrieben wurden. Mit Lisp beschranken ader begrenzen wir
nicht die Moglichkeiten der Pragrammierung, s.ondern nur die Natatian, in
der wir un sere Pragramme schreiben.
Der Umgang mit dem Gegenstand dieses Buches bringt uns mit drei
Phanamenen in Beriihrung: mit dem menschlichen Verstand, mit grafien
Mengen van Camputerpragrammen und mit dem Camputer selbst. Jedes
Camputerpragramm ist ein im Geist skizziertes Madell eines realen ader
mentalen Prazesses. Diese Prazesse, die mit menschlicher Erfahrung und
menschlichem Denken entstehen, sind grafi an der Zahl, schwierig im Detail
und stets nur zum Teil verstandesmaBig erfa:l3t. Die Madellbildung durch
un sere Pragramme stellt uns selten auf Dauer zufrieden. Sa werden unsere
Pragramme standig weiterentwickelt, abwahl sie sorgfliltig erarbeitete ab
strakte Symbalsammlungen sind, Masaiken van ineinandergreifenden Funk
tianen: Wir andern sie, wenn un sere Erkenntnis des Madells sich vertieft, er-
xii Geleitwort
weitert, verallgemeinert, bis das Modell schlieBlich einen metastabilen Platz
innerhalb wieder eines anderen Modells erhalt, mit dem wir uns dann ausein
andersetzen. Die Freude beim Programmieren entspringt der fortgesetzten
Enthiillung von immer neuen sich in Programmen ausdriickenden Mechanis
men (in den Gedanken und im Computer) und der sich explosionsartig er
weiternden Erkenntnis, die sie hervorrufen. Wenn die Kunst unsere Traume
darstellt, dann fiihrt der Computer sie aus, in Programme verkleidet!
Mit all seinen Fahigkeiten ist der Computer ein gestrenger Herr. Die Pro
gramme miissen korrekt sein, und was wir sagen wollen, muf3 bis ins Detail
genau gesagt werden. Wie bei jeder anderen symbolischen Vorgehensweise
iiberzeugen wir uns von der Richtigkeit eines Programms durch Beweise.
Lisp kann eine Semantik zugeordnet werden (iibrigens ein weiteres Modell),
und wenn die Funktion eines Programms, sagen wir in Pradikatenlogik, an
gegeben werden kann, konnen die Beweismethoden der Logik angewendet
werden, urn einen ann~hmbaren Korrektheitsbeweis durchzufiihren. Wenn
Programme groBer und komplizierter werden, was meistens der Fall ist, wird
es zweifelhaft, ob die Spezifikationen selbst adaquat, konsistent lind korrekt
sind, so daB vollstandige formale Beweise der Korrektheit fiir groBe Pro
gramme selten zu finden sind. Da groBe Programme aus kleinen entstehen,
ist es von entscheidender Bedeutung, daB wir ein Arsenal von Standard
programmstrukturen entwickeln, von deren Korrektheit wir uns iiberzeugt
haben -wir nennen sie Idiome -, und lernen, sie mit Hilfe von erprobten Orga
nisationstechniken zu groBeren Strukturen zusammenzusetzen. Solche Tech
niken werden in diesem Buch ausfiihrlich behandelt, und sie zu verstehen ist
eine wesentliche Voraussetzung fiir die Teilnahme an dem gewagten Unter
nehmen, das man Programmieren nennt. Mehr als alles andere beschleunigt
die Entdeckung und Beherrschung leistungsfahiger Organisationstechniken
un sere Fahigkeit, groBe, bedeutende Programme zu schreiben. Umgekehrt
nimmt uns das Schreiben von groBen Programmen so stark in Anspruch,
daB wir angeregt sind, neue Methoden zu erfinden, die Masse an Funktionen
und Details zu reduzieren, die in groBen Programmen untergebracht werden
miissen.
Anders als Programme miissen Computer den Gesetzen der Physik gehor
chen. Wenn sie schnell sein sollen - einige Nanosekunden pro Zustands
anderung -, diirfen sie Elektronen nur iiber kurze Entfernungen schicken
(hochstens 0.5 m). Die Warme, die von der riesigen Zahl von Bauteilen auf
so engem Raum erzeugt wird, muB abgefiihrt werden. Eine hervorragende
Ingenieurskunst hat sich entwickelt, die auf dem Grat zwischen Vielfalt der
Funktionen und Dichte der Bauteile wandelt. In jedem Fall arbeitet die
Hardware auf einer elementareren Ebene als der, auf der wir zu program
mieren belieben. Die Prozesse, die unsere Lisp-Programme in "Maschinen"-