Android项目在调试的过程中编译报错

问题出现的莫名其妙，解决的也很莫名其妙

根据提示可能是XML文件头部的 <xml version="10" encoding="utf-8"> 出问题了，但是错误日志中没有给出具体的出错文件，所以把目前编辑过的几个XML文件都检查了一下，头部的 <xml version="10" encoding="utf-8"> 都没有问题，没有什么特殊字符，没有不该出现的空格，也没有从其他的编辑器复制过。

根据一个类似案例的做法，试着把 navigation 里的XML文件都移动到另一个随便新建的文件夹中，将原来的 navigation 文件夹删除，正好发现其中一个XML文件最先报红，该文件是这样的

很奇怪，该文件不是新编辑过的文件，是之前已经测试没问题提交过的，只能先修改后试一下，修改为：

然后将新建的文件夹又改回正确的名字 navigation ，否则XML文件无法识别 navigation相关标签。

重新编译运行，嗯，竟然成功了（虽然中间还报了个其他异常，但是Clean + Rebuild 之后重新运行就好了）

就是莫名其妙，我又把那个出问题的XML文件的又改回去，就是这个样子

试了下竟然也顺利编译运行成功了

好吧，感觉这个问题好像是解决了，又好像没解决

(1)LISP具有和图灵机相同的(也就是理论上最高的)计算能力;

在计算机科学的可计算理论中,人们已经证明递归函数和图灵机具有相同的（也就是理论上最高的）计算能力,通常指的是自然数集上的递归函数。这个结论对符号集上的递归函数也成立。JMcCarthy在LISP中设计了一套符号处理函数,它们具有符号集上的递归函数的计算能力,因此原则上可以解决人工智能中的任何符号处理问题。

(2)数据类型的唯一性,程序与数据的一致性;

LISP的数据类型和句法结构简单,甚至简单到具有唯一性和一致性:其数据和程序的表现形式是一样的， 都是用S-表达式一种形式基本的数据结构是表(表是S-表达式的特例)。

(3)数据和程序的 等价性;

LISP的数据和程序不仅类型一致,而且作用也等价；

即：程序可作为数据被处理，数据也可作为程序来执行。

(4)LISP一切功能由函数来实现，程序的运行就是求值；

LISP程序的通常形式是一串函数定义，其后跟着一串带有参数的函数调用，函数之间的关系只是在调用执行时才体现出来。

(5)LISP语言的控制结构以递归为主；

大多数语言使用的控制结构是以循环为主的，有的程序语言允许递归，而LISP以递归形式为主。递归是LISP能力的源泉。当然现在LISP也有循环结构和迭代。

(6)原子可以有任意多个值(特性值)；

LISP非常重要的一个特点是每个文字原子可以加许多特性，每个特性有一个特性表及对应的特性值。由于原子的多值性给使用者带来很多方便，给问题表示带来好处，使LISP很好用。

(7)LISP具有表的结构形式和规模的灵活性，不必预先设定；

(8)具有收集无用单元的功能。

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prolog语言

(1)WHAT型语言；

Prolog 由程序设计的“How to do the Job”向 “What you want to do”前进一步。用户只要说明已知事实是什么，定义规则（说明对象间的关系），再告诉要解决的问题是什么（询问）就行了，不必告诉计算机如何一步一步做，问题的求解是通过Prolog的内部机制自动生成。

(2) 基于一阶谓词逻辑，既有坚实的理论基础，又有较强的表现能力；

Prolog的文法简单，描述能力强，更接近于自然语言，程序易写易读，程序量小。

(3) Prolog自动实现模式匹配（合一功能），自动回溯，这两种是人工智能系统中常用的基本操作；

(4)内部的回溯能力及不确定性使Prolog对同一个问题可给出多个解；

Prolog具有不确定的原因有二个：①过程性的不确定性：Prolog谓词调用是用模式匹配方式、自顶向下的深度优先搜索自动回溯策略，当变元值不满足谓词时产生回溯，求得变元之另一值，如此下去直到谓词为真；②变元特性的不确定性：系指谓词中变元既可用来作输入变元又可作输出变元的这种性质。变元特性的非确定性引起提问方式的多样性，增强了交互能力（会话能力）。过程的不确定性和变元特性的不确定性，这是传统程序设计语言以及另一种AI语言LISP所不具备的智能特性。

(5)Prolog的数据和程序的统一，Prolog提供了一种统一的数据结构--项(term），用来构造数据和程序。数据和程序并没有明显区别，同样存在数据库中。并且提供了修改数据库的指令ADDCL和DELCL，在程序执行中，可以自行修改数据、改变控制，因而可以编制能自行修改程序和数据的程序，为实现某些智能提供了方便；

(6)递归是Prolog语言的重要特点之一。

缺点：

(1)在编译系统实现问题上,在执行效率低问题上,在系统开销大的问题上,Prolog遇到了比LISP更大的困难;

由于深度优先算法,由于控制机制具有普遍性,由于递归和自动回溯,Prolog程序中间变量过多严重浪费内存,对具体的问题不免有多余的回溯,因而浪费了较多的机器时间和空间,降低了效率。

(2) 大型的Prolog程序调试不容易；

Prolog算法都是深度优先搜索和自动回溯，在程序执行过程中细节由系统内部掌握，减少了人设计控制的工作。但反过来，用户很难或根本无法控制算法的细节，对程序控制的唯一途径是通过“cut”操作（但cut影响了prolog的完备性）。因此大型prolog程序比LISP程序调试困难得多。

(3) Prolog的“not”是“失败的not”，不是逻辑否定，只有在封闭世界假设基础上才能认为是逻辑否定。Prolog对量词的处理也不够。它视所有规则前面有对规则中所有变元的全称量词，而视询问公式前有对询问中变元的存在量词。但实际应用中封闭世界假设不一定合适。

(4) Prolog是描述笥语言，处理的是关系，因而在过程性控制方面局限性较大。

但目前不少国家已经实现了Prolog和LISP语言之间或它们与传统语言之间的转换软件接口。所以在过程控制方面也有推广使用Prolog的，例如PC-Prolog。又如，POPLOG是LISP、PROLOG和POP-11的混合物，其中允许这三种语言写的程序互相调用。也有以一种程序设计风范为主、引进并兼顾另一种风范的，例如LOGLISP（以LISP结构为基础，加进逻辑程序成分的）。