python 短路求值或惰性求值

Swift 之惰性求值 在 Haskell 中的函数有一个特性 函数的返回可能是一个块(一个被延迟计算的表达式) 从而引出一个概念 惰性求值 isOdd n = mod n 2 == 1 下面有段 分析 在使用严格求值的语言里,函数的参数总是在应用函数之前被求值.以 isOdd 为例子:子表达式 (1 + 2) 会首先被求值,得出结果 3 .接着,将 3 绑定到变量 n ,应用到函数 isOdd .最后, mod 3 2 返回 1 ,而 1 == 1 返回 True . Haskell 使用了另

Java 中惰性求值的潜能,完全被忽视了(在语言层面上,它仅被用来实现 短路求值 ).更先进的语言,如 Scala,区分了传值调用与传名调用,或者引入了 lazy 这样的关键字. 尽管 Java 8 通过延迟队列的实现(java.util.stream.Stream)在惰性求值的方面有些改进,但是我们会先跳过 Stream,而把重点放在如何使用 lambda 表达式实现一个轻量级的惰性求值. 基于 lambda 的惰性求值 Scala 当我们想对 Scala 中的方法参数进行惰性求值时,我们用"

惰性求值 在开始介绍今天要讲的知识之前,我们想要理解严格求值策略和非严格求值策略之间的区别,这样我们才能够深有体会的明白为什么需要利用这个技术.首先需要说明的是C#语言小部分采用了非严格求值策略,大部分还是严格求值策略.首先我们先演示非严格求值策略的情况,我们先在控制台项目中写一个DoOneThing方法. 然后在Main方法中写入下面这串代码: 然后我们运行程序,会发现DoOneThing方法并没有执行.当然这看起来也很正常,因为这是或,并且第一个已经是true了.整个表达式就是true了,自

1 Stream Stream 是 Java 8 提供的一系列对可迭代元素处理的优化方案,使用 Stream 可以大大减少代码量,提高代码的可读性并且使代码更易并行. 2 迭代 2.1 需求 随机创建int类型的数组,计算数组中各个元素的总和 2.2 思路 2.2.1 外部迭代 通过for循环迭代数组 2.2.2 内部迭代 先将数组转化成流 -> 在通过流的相关操作来实现 2.2.3 外部迭代和内部迭代 外部迭代式串行的,如果要实现并行需要自己编写代码实现:内部迭代实现并行操作只需要调用一个pa

前言 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. 一.惰性求值的原理分析 惰性求值(Lazy Evaluation),又译为惰性计算.懒惰求值,也称为传需求调用(call-by-need),是计算机编程中的一个概念,它的目的是要最小化计算机要做的工作. 惰性求值中的参数直到需要时才会进行计算.这种程序实际上是从末尾开始反向执行的.它会判断自己需要返回什么,并继续向后

建议28:理解延迟求值和主动求值之间的区别 要理解延迟求值(lazy evaluation)和主动求值(eager evaluation),先看个例子: List<int> list = new List<int>() { 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9 }; var temp1 = from c in list where c > 5 select c; var temp2 = (from c in list where c > 5 sele

H - Black Box Time Limit:1000MS     Memory Limit:10000KB     64bit IO Format:%I64d & %I64u Submit Status Description Our Black Box represents a primitive database. It can save an integer array and has a special i variable. At the initial moment Black

//1.建立二维数组 //2.运用循环,将内容输入到数组中 //3.求出最大元素,并输出行号和列号 #include<iostream> using namespace std; int main() { int a[3][4]; int Max=0;//赋值之前需要先置为0 cout<<"please input 12 numbers: "<<endl; for(int i=0;i<3;i++)//嵌套循环,用于向二维数组中输入内容 { fo

出题:将一个数组最开始的k个(K小于数组大小N)元素照搬到数组末尾,我们称之为数组的旋转:现在有一个已经排序的数组的一个旋转,要求输出旋转数组中的最小元素,且时间复杂度小于O(N): 分析: 时间复杂度小于O(N)也就是不能用常规的遍历思路:可以将数组看成两个都是递增序列(假设为升序)的子数组,并且前半段的元素均大于等于后半段的元素,分界点的位于后半段数组的第一个元素就是最小元素: 具体算法:两个指针left和right指向数组第一个和最后一个元素,使用Binary Search确定中间元素mi