接上一篇《听君一席话,如听一席话,解释解释“惰性求值”~》,有掘友问:“我懂惰性求值的意思了,但是在 JS 中如何实现 thunk 的呢?”
lodash受欢迎的一个原因,是其优异的计算性能。而其性能能有这么突出的表现,很大部分就来源于其使用的算法——惰性求值。 本文将讲述lodash源码中,惰性求值的原理和实现。
我们从闭包起源开始、再到百变柯里化等一票高阶函数,再讲到纯函数、纯函数的组合以及简化演算;
尤其是在一些业务比较复杂的场景,原生 JavaScript 实现可能很啰嗦,但使用第三方工具库,通常一行代码就搞定了。
Lazy evaluation常被译为“延迟计算”或“惰性计算”,指的是仅仅在真正需要执行的时候才计算表达式的值。
看到函数式语言里面的惰性求值,想自己用 JavaScript 写一个最简实现,加深对惰性求值了解。用了两种方法,都不到 80 行实现了基本的数组的惰性求值。
《如何编写高质量的 JS 函数(1) -- 敲山震虎篇》介绍了函数的执行机制,此篇将会从函数的命名、注释和鲁棒性方面,阐述如何通过 JavaScript 编写高质量的函数。
RDD是Spark的核心抽象,全称弹性分布式数据集(就是分布式的元素集合)。Spark中对数据的所有操作无外乎创建RDD、转化已有RDD和调用RDD的操作进行求值。Spark 会自动将 RDD 中的数据分发到集群上,并将操作并行化执行 RDD在抽象上来说是一种不可变的分布式数据集合(外部文本文件是在创建RDD时自动被分为多个分区)。它是被分为多个分区,每个分区分布在集群的不同节点(自动分发)
Python的iterator就是一个惰性序列,要说明什么是惰性序列,首先我们得知道什么是惰性计算。 事实上,很多如Java在内的高级语言都支持惰性序列。 惰性计算 引自维基百科: https://zh.wikipedia.org/wiki/%E6%83%B0%E6%80%A7%E6%B1%82%E5%80%BC 在编程语言理论中,惰性求值(英语:Lazy Evaluation),又译为惰性计算、懒惰求值,也称为传需求调用(call-by-need),是一个计算机编程中的一个概念,它的目的是
虽然 Kotlin Collection 中的函数式 API 类似于 Java 8 Stream 中的 API。但是 Kotlin 的集合跟 Java 的集合并不一致。
Stream作为Java8的新特性之一,他与Java IO包中的InputStream和OutputStream完全不是一个概念。Java8中的Stream是对集合功能的一种增强,主要用于对集合对象进行各种非常便利高效的聚合和大批量数据的操作。结合Lambda表达式可以极大的提高开发效率和代码可读性。 假设我们需要把一个集合中的所有形状设置成红色,那么我们可以这样写 如果使用Java8扩展后的集合框架则可以这样写: 第一种写法我们叫外部迭代,for-each调用的依次遍历集合中的元素。这种外部迭代有一些
及早求值,也被称为贪婪求值(greedy evaluation)或严格求值,是多数传统编程语言的求值策略。
Java流(Stream)是一种高级迭代器,它允许我们以 声明式的方式 处理数据集合。与传统的迭代器不同,流不存储数据,而是代表了一个计算的过程,这个过程可以对数据集合进行操作,比如过滤、排序、聚合等。流就像是一个管道,数据在这个管道中按照一定的规则流动,最终得到处理结果。
没错,再正常不过的 myFucntion,依次声明了 result1、result2、resulit3 3 个变量,分别赋值为 longCalculation1(a,b)、longCalculation2(b,c)、longCalculation3(a,c),longCalculation1/2/3 顾名思义,是一些包含很长的计算过程的函数;
Stream作为Java8的新特性之一,他与Java IO包中的InputStream和OutputStream完全不是一个概念。Java8中的Stream是对集合功能的一种增强,主要用于对集合对象进行各种非常便利高效的聚合和大批量数据的操作。结合Lambda表达式可以极大的提高开发效率和代码可读性。
本文通译自:JavaScript Currying: A Practical Example
在 Vue 中,computed 是一个非常好用的 API,用于处理派生状态,又叫“计算属性”。网上将其用于性能优化的场景比比皆是。
这里的 被观察者 指的是:Observer Pattern(观察者模式)中的被观察对象;
1、Java 8引入了全新的Stream API。这里的Stream和I/O流不同,它更像具有Iterable的集合类,但行为和集合类又有所不同。
高阶函数 函数可以作为参数传递 函数可以作为返回值输出 函数作为参数传递 回调函数 在ajax异步请求的过程中,回调函数使用的非常频繁 在不确定请求返回的时间时,将callback回调函数当成参数传入
封面图片:《Python程序设计基础(第2版)》,董付国,清华大学出版社 =============== 常用Python标准库对象速查表(1) 标准库对象简要说明mathsin(x)、cos(x)、tan(x)正弦函数、余弦函数、正切函数,参数单位为弧度asin(x)、acos、atan(x)反正弦函数、反余弦函数、反正切函数ceil(x)、floor(x)向上取整函数、向下取整函数factorial(x)计算正整数x的阶乘gcd(x, y)计算整数x和y的最大公约数isclose(a, b, *, r
上面的几个表达式产生的都是无限列表。对于习惯了主流编程语音的朋友可能感到困惑,在有限的内存里面如何能表达无限的概念。主要的原因就是 Haskell 是一门默认采用惰性求值策略的语言,没有用到的部分,在内存里面只是一个表达式,并不会真正的去做计算。
vuex 和 vue-router 的插件注册方法 install 判断如果系统存在实例就直接返回掉
keep-alive是 Vue 提供的一个内置组件,用来对组件进行缓存——在组件切换过程中将状态保留在内存中,防止重复渲染DOM。
java8最大的特性就是引入Lambda表达式,即函数式编程,可以将行为进行传递。总结就是:使用不可变值与函数,函数对不可变值进行处理,映射成另一个值。
惰性求值(Lazy evaluation)是在需要时才进行求值的计算方式。表达式不在它被绑定到变量之后就立即求值,而是在该值被取用的时候求值。
来源:juejin.im/post/5ce66801e51d455d850d3a4a
原文链接:https://juejin.im/post/5ce66801e51d455d850d3a4a
数据一般都是存储在纯文本文件当中,存储的形式多种多样。本文,我会介绍如何在Clojure中读取和写入这些数据。
Java8 最大的特性就是引入 Lambda 表达式,即函数式编程,可以将行为进行传递。总结就是:使用不可变值与函数,函数对不可变值进行处理,映射成另一个值。
调用Generator函数,返回一个遍历器对象,代表Generator函数的内部指针。以后,每次调用遍历器对象的next方法,就会返回一个有着value和done表达式的值;done属性是布尔值,表示是否遍历结束。
从硬盘读文件时并不会一次性全读入内存,而是一点一点的流式读取。文本文件的话,默认buffer是line-buffering,即一次读一行,二进制文件的话,默认buffer是block-buffering,一次读一个chunk,其具体大小取决于操作系统
当我们要从一个不可变的list里删除元素或者添加元素怎么办?当增加元素时,你取出来的值的引用就是在原始表中增加元素,而不去修改原来的数据结构。也就是复用。
今天带大家了解一下我们正在使用的大数据技术栈的一些基本概念。不用担心,这不会花费太多时间,但理解核心思想是必要的。
如果你是刚接触 Python 的初学者,那你可能是直接学习 Python 3.x 版本。对于 Python 2.x 的版本是不会有所接触。官方也宣布在 2020 停止对 Python 2.x 的维护。我也建议初学者直接去学 Python 3.x 版本。但我们还是要去了解下 Python 3.x 与 Python 2.x 之间都有哪些改变,通过对比能让你对 Python 有更加深刻的理解。并且在很多面试过程中,面试官都会问:Python 2.x 与 Python 3.x 的区别。今天就给大家列举 Python 3.0 主要改变的几个方面。
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