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C++代碼賞析:Map、Filter、Reduce

開發 前端
函數式編程中的 map、reduce、filter,它們都是一種控制。而參數 lambda 是邏輯(我們要解決的問題),它們一起組成了一個算法。最后,我再把數據放在數據結構里進行處理,最終就成為了我們的程序。

概念

出自Google的論文《MapReduce: simplified data processing on large clusters》,MapReduce是一種編程模型,用于大規模數據集(大于1TB)的并行運算。概念"Map(映射)"和"Reduce(歸約)",是它們的主要思想,都是從函數式編程語言里借來的,還有從矢量編程語言里借來的特性。它極大地方便了編程人員在不會分布式并行編程的情況下,將自己的程序運行在分布式系統上。

  • 程序 = 算法 + 數據結構
  • 算法 = 控制 + 邏輯
  • 程序復雜度 = 控制復雜度(可降低) + 邏輯復雜度(理論下限)
  • 架構或設計目的就是分離控制和邏輯

函數式編程中的 map、reduce、filter,它們都是一種控制。而參數 lambda 是邏輯(我們要解決的問題),它們一起組成了一個算法。最后,我再把數據放在數據結構里進行處理,最終就成為了我們的程序。

注:vegetarian 素食主義者


C++

map

std::transform

filter

std::remove_if

reduce

std::accumulate

例子

  1. 過濾出奇數
  2. 把上一步計算結果分別做平方處理
  3. 把上一步的結果進行求和
#include <iostream>
#include <vector>
#include <algorithm>
#include <numeric>

using namespace std;

int main(){
std::vector<int> nums{ 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9 };
std::vector<int> cache (nums.size());

// filter
auto it = std::copy_if (nums.begin(),
nums.end(),
cache.begin(),
[](int n){return n % 2 == 1;});
// shrink container to new size
cache.resize(std::distance(cache.begin(),it));

// map
std::transform(cache.begin(),
cache.end(),
cache.begin(),
[](int n) -> int {return n * n; });

auto result = std::accumulate(cache.begin(),
cache.end(),
0,
[] (int carry, int n){ return carry + n;});

std::cout << result << std::endl;

return 0;
}

在線測試

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責任編輯:武曉燕 來源: 今日頭條
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