3

我想知道是否有一种方法可以使用转换器来展平列表并过滤唯一值?

通过链接,很容易:

import {uniq, flattenDeep} from 'lodash';|

const arr = [1, 2, [2, 3], [1, [4, 5]]];

uniq(flattendDeep(arr)); // ->  [1, 2, 3, 4, 5]
<script src="https://cdnjs.cloudflare.com/ajax/libs/lodash.js/4.17.10/lodash.core.min.js"></script>

但是这里我们在列表上循环两次(+ n 按深度层)。不理想。

我想要实现的是在这种情况下使用换能器。我已经阅读了有关它的 Ramda 文档https://ramdajs.com/docs/#transduce,但我仍然找不到正确编写它的方法。

目前,我使用一个带有递归函数的reduce函数:

import {isArray} from 'lodash';

const arr = [1, 2, [2, 3], [1, [4, 5]]];

const flattenDeepUniq = (p, c) => {
    if (isArray(c)) {
        c.forEach(o => p = flattenDeepUniq(p, o));
    }
    else {
        p = !p.includes(c) ? [...p, c] : p;
    }

    return p;
};

arr.reduce(flattenDeepUniq, []) // -> [1, 2, 3, 4, 5]
<script src="https://cdnjs.cloudflare.com/ajax/libs/lodash.js/4.17.10/lodash.core.min.js"></script>

我们在元素上有一个循环(+ n 循环,深度层很深),这看起来更好,更优化。

在这种情况下,这甚至可以使用转换器和迭代器吗?有关 Ramda 换能器功能的更多信息:https ://gist.github.com/craigdallimore/8b5b9d9e445bfa1e383c569e458c3e26

4

1 回答 1

7

传感器在这里没有多大意义。您的数据结构是递归的。处理递归结构的最佳代码通常需要递归算法。

换能器的工作原理

(Roman Liutikov 写了一篇关于传感器的精彩介绍。)

转换器都是关于用一个单一的数据替换多次通过相同数据的行程,将步骤的原子操作组合成一个单一的操作。

转换器将非常适合转换此代码:

xs.map(x => x * 7).map(x => x + 3).filter(isOdd(x)).take(5)
//  ^               ^                 ^               ^
//   \               \                 \               `------ Iteration 4
//    \               \                 `--------------------- Iteration 3
//     \               `-------------------------------------- Iteration 2
//      `----------------------------------------------------- Iteration 1

变成这样的东西:

xs.reduce((r, x) => r.length >= 5 ? res : isOdd(x * 7 + 3) ? res.concat(x * 7 - 3) : res, [])
//    ^
//     `------------------------------------------------------- Just one iteration

在 Ramda 中,因为map, filter, 和take启用了转换器,我们可以转换

const foo = pipe(
  map(multiply(7)), 
  map(add(3)), 
  filter(isOdd), 
  take(3)
)

foo([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]) //=> [17, 31, 45]

(通过数据迭代四次)到

const bar = compose(
  map(multiply(7)), 
  map(add(3)), 
  filter(isOdd), 
  take(3)
)

into([], bar, [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10])  //=> [17, 31, 45]

它只迭代一次。(注意从pipe到的切换compose。转换器的组成顺序与普通函数相反。)

请注意,此类换能器的关键在于它们的操作方式都相似。 map将一个列表转换为另一个列表,就像filter和一样take。虽然您可以拥有对不同类型进行操作的转换器,并且mapfilter可能以多态方式对此类类型起作用,但只有当您组合对相同类型进行操作的函数时,它们才能一起工作。

Flatten不适合换能器

你的结构更复杂。虽然我们当然可以创建一个以某种方式(前序、后序)抓取它的函数,因此可能会用它启动一个转换器管道,但处理递归结构的逻辑方法是使用递归算法。

扁平化这种嵌套结构的简单方法如下:

const flatten = xs => xs.reduce(
  (a, x) => concat(a, isArray(x) ? flatten(x) : [x]), 
  []
);

(由于各种技术原因,Ramda 的代码要复杂得多。)

然而,这个递归版本并不适合与转换器一起工作,转换器基本上必须一步一步地工作。

Uniq不适合换能器

uniq,另一方面,对于这种传感器来说意义不大。问题是uniq,如果您要从传感器中获得任何好处,使用的容器必须是具有快速插入和快速查找功能的容器,Set或者Object最有可能的容器。假设我们使用Set. 然后我们有一个问题,因为我们flatten在列表上操作。

不同的方法

由于我们不能轻松地将现有功能折叠成一个可以满足您所需的功能,因此我们可能需要编写一次性的。

早期解决方案的结构使得添加唯一性约束相当容易。同样,那是:

const flatten = xs => xs.reduce(
  (a, x) => concat(a, isArray(x) ? flatten(x) : [x]), 
  []
);

使用辅助函数将所有元素添加到 a Set

const addAll = (set, xs) => xs.reduce((s, x) => s.add(x), set)

我们可以编写一个扁平化的函数,只保留唯一值:

const flattenUniq = xs => xs.reduce(
  (s, x) => addAll(s, isArray(x) ? flattenUniq(x) : [x]), 
  new Set()
)

请注意,这有很多上面的结构,只切换到使用 a Set,因此从切换concat到我们的addAll.

当然,最后你可能想要一个数组。我们可以通过用一个Set -> Array函数包装它来做到这一点,如下所示:

const flattenUniq = xs => Array.from(xs.reduce(
  (s, x) => addAll(s, isArray(x) ? flattenUniq(x) : [x]), 
  new Set()
))

您也可以考虑将此结果保留为Set. 如果您真的想要一组唯一值,aSet是合乎逻辑的选择。

这样的函数没有无点转换函数的优雅,但它可以工作,并且暴露的管道使与原始数据结构和普通flatten函数的关系更加清晰。


我想您可以将整个冗长的答案视为一种冗长的方式来指出 user633183 在评论中所说的话:“flatten 和 uniq 都不是传感器的好用例。”

于 2018-08-24T19:31:06.230 回答