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在 Haskell 中,Iteratee based I/O看起来很吸引人。 Iteratees 是一种可组合的、安全的、快速的 I/O 方法,其灵感来自于函数式语言中的“fold”又名“reduce”函数。基本上,如果你有一个遍历,想法是将遍历状态封装到一个所谓的“枚举器”中,它调用“iteratee”,它又是一个函数,返回一个值或请求更多数据以及继续要调用的枚举器。因此只有枚举器知道遍历的状态,而迭代器知道如何处理数据并从中构建值。它的好处是迭代器是自动可组合的,其中一个迭代器的输出被馈送到另一个迭代器以形成更大的迭代器。
那么,两个问题:
最佳答案
首先,要意识到 Haskell 的“Lazy IO”是一种 hack,它以有限的方式打破纯度,允许 I/O 在数据被惰性消费时按需发生。这在不纯的语言中很常见,惰性序列可以在任何地方产生同样的问题。因此,如果您正在做一些事情,比如说,将 IEnumerable
接口(interface)公开给文件并在枚举序列时增量读取它,这实际上并没有什么不同。
其次,iteratees 和 enumerators 也可以组合成所谓的(以有点笨拙的方式)enumeratees。在这一点上,你有一些东西被提供顺序数据,在它们准备好时产生增量结果,并将这些结果提供给其他东西。这基本上是流处理器的变体,这个概念可能比 Haskell 和 C# 早了相当长的时间。
第三,iteratees 是抽象行为的封装,隐藏了它们的内部工作原理。与 ML 风格的函数式编程相比,这可以说更符合 OO 原则,至少在“OO 原则”的意义上是这样,这些人因使用 getter 和 setter 而对你大吼大叫,并认为控制流应该通过以下方式实现多态性。
鉴于上述情况,我认为迭代器概念在 C# 中非常合适,并且最自然地实现为 IEnumerable
的一种倒置等价物,具有组合数据流对象和“推”接口(interface),而不是标准 LINQ 的“拉”风格。
关于c# - iteratee I/O 在非函数式语言中有意义吗?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/6795384/
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这是我得到的代码,但我不知道这两行是什么意思: o[arr[i]] = o[arr[i]] || {}; o = o[arr[i]]; 完整代码: var GLOBAL={}; GLOBAL.name
所以这个问题的答案What is the difference between Θ(n) and O(n)? 指出“基本上,当我们说算法是 O(n) 时,它也是 O(n2)、O(n1000000)、O
这是一个快速的想法;有人会说 O(∞) 实际上是 O(1) 吗? 我的意思是它不依赖于输入大小? 所以在某种程度上它是恒定的,尽管它是无限的。 或者是唯一“正确”的表达方式 O(∞)? 最佳答案 无穷
这是真的: log(A) + log(B) = log(A * B) [0] 这也是真的吗? O(log(A)) + O(log(B)) = O(log(A * B)) [1] 据我了解 O(f
我正在解决面试练习的问题,但我似乎无法找出以下问题的时间和空间复杂度的答案: Given two sorted Linked Lists, merge them into a third list i
我了解 Big-Oh 表示法。但是我该如何解释 O(O(f(n))) 是什么意思呢?是指增长率的增长率吗? 最佳答案 x = O(n)基本上意味着 x <= kn对于一些常量 k . 因此 x = O
我正在编写一个函数,该函数需要一个对象和一个投影来了解它必须在哪个字段上工作。 我想知道是否应该使用这样的字符串: const o = { a: 'Hello There' }; funct
直觉上,我认为这三个表达式是等价的。 例如,如果一个算法在 O(nlogn) + O(n) 或 O(nlogn + n) 中运行(我很困惑),我可以假设这是一个O(nlogn) 算法? 什么是真相?
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O(n^2)有什么区别和 O(n.log(n)) ? 最佳答案 n^2 的复杂性增长得更快。 关于big-o - 大 O 符号 : differences between O(n^2) and O(n
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我很难理解 Algorithms by S. Dasgupta, C.H. Papadimitriou, and U.V. Vazirani - page 24 中的以下陈述它们将 O(n) 的总和表
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我是一名优秀的程序员,十分优秀!