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我听到的反对函数式语言的一个论点是,单一赋值编码太难了,或者至少比“普通”编程困难得多。
但是通过我的代码,我意识到我真的没有很多(任何?)使用模式,如果你用一种相当现代的语言编写的话,这些模式不能用单一的赋值形式来编写。
那么在一次调用范围内变化的变量的用例是什么?请记住,在这种情况下,循环索引、参数和其他在调用之间变化的范围绑定(bind)值不是多重赋值(除非您出于某种原因必须在正文中更改它们),并假设您正在编写一些东西远远高于汇编语言级别,您可以在其中编写诸如
values.sum
function collection.sum --> inject(zero, function (v,t) --> t+v )
x = if a > b then a else b
n = case s
/^\d*$/ : s.to_int
'' : 0
'*' : a.length
'?' : a.length.random
else fail "I don't know how many you want"
shuffle(Lst) ->
array:to_list(shuffle(array:from_list(Lst), erlang:length(Lst) - 1)).
shuffle(Array, 0) -> Array;
shuffle(Array, N) ->
K = random:uniform(N) - 1,
Ek = array:get(K, Array),
En = array:get(N, Array),
shuffle(array:set(K, En, array:set(N, Ek, Array)), N-1).
def area(figure : List[Point]) : Float = {
if(figure.empty) return 0
val last = figure(0)
var first= figure(0)
val ret = 0
for (pt <- figure) {
ret+=crossprod(last - first, pt - first)
last = pt
}
ret
}
def area(figure : List[Point]) : Float = {
if figure.length < 3
0
else
var a = figure(0)
var b = figure(1)
var c = figure(2)
if figure.length == 3
magnitude(crossproduct(b-a,c-a))
else
foldLeft((0,a,b))(figure.rest)) {
((t,a,b),c) => (t+area([a,b,c]),a,c)
}
def area([]) = 0.0 # An empty figure has no area
def area([_]) = 0.0 # ...nor does a point
def area([_,_]) = 0.0 # ...or a line segment
def area([a,b,c]) = # The area of a triangle can be found directly
magnitude(crossproduct(b-a,c-a))
def area(figure) = # For larger figures, reduce to triangles and sum
as_triangles(figure).collect(area).sum
def as_triangles([]) = [] # No triangles without at least three points
def as_triangles([_]) = []
def as_triangles([_,_]) = []
def as_triangles([a,b,c | rest) = [[a,b,c] | as_triangles([a,c | rest])]
最佳答案
我遇到的最困难的问题是洗牌。 Fisher-Yates算法(有时也称为 Knuth 算法)涉及遍历列表,将每个项目与随机的其他项目交换。该算法是 O(n),众所周知并且长期以来被证明是正确的(在某些应用程序中是一个重要属性)。但它需要可变数组。
这并不是说您不能在函数式程序中进行改组。奥列格·基谢廖夫有 written about this .但如果我正确理解他,功能改组是 O(n . log n) 因为它通过构建二叉树来工作。
当然,如果我需要在 Haskell 中编写 Fisher-Yates 算法,我只需将其放在 ST monad 中即可。 ,它可以让您总结一个涉及 mutable arrays 的算法在一个不错的纯函数中,如下所示:
-- | Implementation of the random swap algorithm for shuffling. Reads a list
-- into a mutable ST array, shuffles it in place, and reads out the result
-- as a list.
module Data.Shuffle (shuffle) where
import Control.Monad
import Control.Monad.ST
import Data.Array.ST
import Data.STRef
import System.Random
-- | Shuffle a value based on a random seed.
shuffle :: (RandomGen g) => g -> [a] -> [a]
shuffle _ [] = []
shuffle g xs =
runST $ do
sg <- newSTRef g
let n = length xs
v <- newListArray (1, n) xs
mapM_ (shuffle1 sg v) [1..n]
getElems v
-- Internal function to swap element i with a random element at or above it.
shuffle1 :: (RandomGen g) => STRef s g -> STArray s Int a -> Int -> ST s ()
shuffle1 sg v i = do
(_, n) <- getBounds v
r <- getRnd sg $ randomR (i, n)
when (r /= i) $ do
vi <- readArray v i
vr <- readArray v r
writeArray v i vr
writeArray v r vi
-- Internal function for using random numbers
getRnd :: (RandomGen g) => STRef s g -> (g -> (a, g)) -> ST s a
getRnd sg f = do
g1 <- readSTRef sg
let (v, g2) = f g1
writeSTRef sg g2
return v
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我是一名优秀的程序员,十分优秀!