fold

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さて、私はscheme/racket/lispで新しいです。私は独自の関数、構文、再帰を作成して練習していますので、あらかじめ定義されたバージョンとまったく同じように自分自身のfoldlとfoldr関数を作りたいと思います。私はこれらの機能がどのように機能するのか分かりませんので、できません。私はここで似たような質問を見ましたが、私はまだそれを得ていません。分解されたいくつかの例が役に立ちます！こ

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整数のリストに対してerlangでfoldlを使用して最大整数を返すにはどうすればよいですか？

以下のErlangコードを使用して整数のリストの中で最も高い整数を取得したいのですが、何らかの理由で常にリストの最後の整数が得られることになります。どんな助け？ソリューション例 - >test:max([2,8,5,6]).は8を返す必要がありますが、このコードではFがLとAccの最大を返す必要があります6. -spec max(L) -> M when L::[integer()],

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Foldableのインスタンスにすることなくツリーを折りたたむには？

私は次のように私のツリーを定義しました： data Tree a = Tip | Node (Tree a) a (Tree a) deriving Show をし、それのFunctorのインスタンスを作っ： instance Functor Tree where fmap f Tip = Tip fmap f (Node lefts

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foldReftと同等のfoldRightは、非可換の連想操作で与えられますか？

オンラインコースでfoldLeftとfoldRightは、の関連語句と同等です。学生のうちの1人は、そのような演算子が連想する必要があることを強く示しています。したがって、このプロパティは、関数の構成や行列の乗算のような演算に対して真でなければなりません。限りzは中立で、操作は、オペランドの順序は手つかずのままであるように蓄積されていない限り、私はfoldLeftとfoldRightのための同

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アキュムレータがコピータイプでも変更可能でもない場合は、Rust in foldを使用できますか？

私は折り畳み作業をしようとしており、生涯の問題で遭遇しています。以下は私のコードの簡略版です： struct A { v: i32, } let v = vec![A { v: 1 }, A { v: 2 }, A { v: 3 }]; let max = v.iter().fold(None, |res: Option<A>, &item| { match res {

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ScalaでfoldLeftとfoldRightの効率が異なることを理解していない

Scala、2nd Editionのプログラミングの次の段落を読んでください。 def flattenLeft[T](xss: List[List[T]]) = (List[T]() /: xss) (_ ::: _) def flattenRight[T](xss: List[List[T]]) = (xss :\ List[T]()) (_ ::: _) リストの連

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AMP C++で配列の最大値を計算する

2つの3次元配列の最大絶対差をC++ AMPと比較したいと思います。 OpenMPを使用すると簡単です。 2つのアレイ float*** u, ***uOld; コードは考慮： double residual = 0; #pragma omp parallel for schedule(static) collapse(3) reduction(max : residual) for (i

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foldlの観点からfoldrを再定義（実装）できないのはなぜですか

これはfoldl can be implemented in terms of foldrです。これは、A tutorial on the universality and expressiveness of foldで詳細に説明されています。これとは対照的には、原因foldlは、そのリストの引数の末尾に厳しいですが、foldではないという事実に、foldlの面でfoldを再定義することはできま

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CodeMirror、すべてのコードを折る方法

コードミラーでは、コードを折りたたむことができます。私は中括弧ですべてのコードを折りたたみたいです。あなたの助けのための window.onload = function() { var te = document.getElementById("code"); var sc = document.getElementById("script"); var te_

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線形連結と付加を伴う効果的に不変の配列支援配列

おそらく、アルゴリズムとデータ構造のほとんどのコースには、基底配列を因子で成長させることによって要素を追加する償却コストO（1）を持つ拡張可能な配列バッファが含まれます。命令型言語では、それはしばしばリストの最も効率的な実装です。、 //imperative pattern: val buffer = new ArrayBuffer for (list <- lists) { bu