reduce相关知识
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python reduce()函数#!/usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- #reduce()函数也是Python内置的一个高阶函数。reduce()函数接收的参数和 map()类似,一个函数 f,一个list, # 但行为和 map()不同,reduce()传入的函数 f 必须接收两个参数,reduce()对list的每个元素反复调用函数f,并返回最终结果值。 #求和1+3+5+7+9=? def f(x,y): return x+y print reduce(f,[1,3,5,7,9]) # Python内置了求和函数sum(),但没有求积的函数,请利用recude()来求积: # # 输入:[2, 4, 5, 7, 12] # 输出:2*
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--python函数reduce()---reduce(f,seq[],init)--init为可选参数,如果有init则第一次传入init到函数f中 如果没有则seq[],第一个元素进行函数操作。 reduce(f,[1,2,3])=f(f(1,2),3) def function(x,y): return x*y print reduce(function ,[1,2,3,4],5) #输出: 120 以上代码可以理解为: a=51---initseq[0] b=a2---aseq[1] c=b3----bseq[2] d=c4----cseq[3]
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reduce函数的用法这是一个考察面试者对reduce函数用途的js面试题。下面我们看一下reduce函数的函数介绍: reduce() 方法接收一个函数作为累加器,数组中的每个值(从左到右)开始缩减,最终计算为一个值。reduce() 对于空数组是不会执行回调函数的。参数如下: 可以看到这是一个求和,或者统计有关的函数,那么可以得出以下用途。 基础数据: const baseData = [ {age: 10, name: '小明'}, {age: 15, name: '小黄'}, {age: 18, name: '小王'}, {age: 18, name: '小白'}, {age: 21, n
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数组的reduce方法和reduceRight方法一:reduce作用接收一个函数作为累加器,数组中的每个值(从左到右)计算,最终计算为一个值二:实例[1,2,3,5,3].reduce((pre,next)=>{return pre+next}) //14[1,2,3,4].reduce((total,num)=>{return total*num}) // 24三:reduce对于空数组不会执行回调函数四:reduceRight作用reduceRight() 方法接受一个函数作为累加器(accumulator)和数组的每个值(从右到左)将其减少为单个值。五:实例合并多个数组[[1,2],[3,4],[5,6,7]].reduce((total,num)=>{return total.concat(num)})作者:椰果粒链接:https://www.jianshu.com/p/61ee98038e4c
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JAVA 函数式编程 本课程以 Java 11 为编译环境,讲解了 Java 对函数式编程支持,以及用实战小例子演示如何使用函数式简洁优雅的直击问题核心逻辑。另,老师新作 《Spring Security+OAuth2 精讲 多场景打造企业级认证与授权》https://coding.imooc.com/class/455.html 也上线啦,课程中将结合前后端分离的权限管理应用,基于从单体到微服务的演进,精讲主流安全框架 Spring Security5.x 的核心技术,一站式覆盖目前企业主流认证授权的方方面面,感兴趣的同学,可以关注一下,欢迎撒花拍砖~~
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reduce相关教程
- 3.6 reduce reduce 操作是可以实现从流中生成一个值,我们前面提到的如 count、max、min 这种及早求值就是由reduce 提供的。我们来看一个例子:1286输出:28上面的例子是对数组元素进行求和,这个时候我们就要使用 reduce 方法。这个方法,接收两个参数,第一个参数相当于是一个初始值,第二参数则为具体的业务逻辑。 上面的例子中,我们给 acc 参数赋予一个初始值 0 ,随后将 acc 参数与各元素求和。
- 3.5 reduce reduce是inject的别名,使用方法一样,不过更多用于递减操作。
- 3. Lambda 表达式的优点 那么 Lambda 具体有哪些优点呢?更加紧凑的代码: Lambda 表达式可以通过省去冗余代码来减少我们的代码量,增加我们代码的可读性;更好地支持多核处理: Java 8 中通过 Lambda 表达式可以很方便地并行操作大集合,充分发挥多核 CPU 的潜能,并行处理函数如 filter、map 和 reduce;改善我们的集合操作: Java 8 引入 Stream API,可以将大数据处理常用的 map、reduce、filter 这样的基本函数式编程的概念与 Java 集合结合起来。方便我们进行大数据处理。
- 6.2 归约 关于归约的终止操作,有下面几个常用方法:reduce(T identity, BinaryOperator b):可以将流中的元素反复结合起来,得到一个值。返回 T;reduce(BinaryOperator b):可以将流中的元素反复结合起来,得到一个值,返回 Optional<T>。归约相关方法的使用实例如下:1262运行结果:60Optional[60]
- 1. 操作符函数的分类 筛选类操作符(Filtering operations):slice、filter系列、drop系列、take系列;并集类操作符(Aggregate operations):any、all、count、none、fold系列、forEach系列、max系列、min系列、reduce系列、sum系列;映射类操作符(Mapping operations):flatMap系列、groupBy系列、map系列;元素类操作符(Element operations):elementAt系列、first系列、find系列、indexOf系列、last系列、single系列;排序类操作符(Ordering operations):reverse、sort系列;生成类操作符(Generation operations):partition、plus系列、zip系列。Tips:由于篇幅问题,本节课我们会先将筛选类的操作符函数介绍完毕,其他操作函数后续文章进行讲解。
- Kotlin 中的操作符函数 这节课我们来聊聊 Kotlin 这门语言对函数式编程的支持。我们都知道在 Kotlin 这门语言中函数荣升成为了一等公民,所以在支持函数式编程的方面,Kotlin 也是非常给力的,并且在 Kotlin 中语法也尽量推荐接近函数式编程的风格。学过以及了解过函数式编程的小伙伴都知道函数式编程最吸引人的地方,莫过于它拥有丰富的函数式操作符,可以使用一种全新的编程方式去操作集合数据。其中操作符最流行莫过于函数式中“三板斧”(过滤filter、映射map、折叠foldLeft/化约reduce)。Kotlin 中函数式 API 操作符有很多,函数式中“三板斧”必须有的,定义和用法也是不尽相同。与其杂乱的死记硬背,不如先从大体上给这些 API 操作符分类,然后针对每一类去分析、理解、掌握,分类的规则也是按照各个操作符的功能来分。Kotlin 中函数式 API 操作符主要有以下几大类。
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