Question

我是函数式编程的新手，所以使用函数式方法似乎很难解决一些问题。

假设我有一个数字列表，例如1到10.000，我想得到列表中最多总数为n的项目（假设为100）。所以，它会得到数字，直到它们的总和大于100。

在命令式编程中，解决这个问题是微不足道的，因为我可以在每次交互中保留一个变量，并在达到目标后停止。

但是我怎么能在函数式编程中做同样的事情呢？由于sum函数在已完成的列表上运行，并且我仍然没有完成的列表，我怎样才能“继续”计算？

如果总计被懒惰计算，我可以写出类似的东西：

           (1 to 10000).sum.takeWhile(_ < 100)

P.S.:Even虽然任何答案都会受到赞赏，但我希望每次都不计算总和，因为显然命令式版本在速度方面会更加优化。

编辑：

我知道我可以将命令式循环方法“转换”为功能递归函数。我更感兴趣的是找到一个现有的库函数是否可以为我提供一种方法，让我不需要在每次需要时写一个。

Answer 1

使用Stream。

scala> val ss = Stream.from(1).take(10000)
ss: scala.collection.immutable.Stream[Int] = Stream(1, ?)

scala> ss.scanLeft(0)(_ + _)
res60: scala.collection.immutable.Stream[Int] = Stream(0, ?)

scala> res60.takeWhile(_ < 100).last
res61: Int = 91

修改

获取组件也不是很棘手。这就是你如何做到的：

scala> ss.scanLeft((0, Vector.empty[Int])) { case ((sum, compo), cur) => (sum + cur, compo :+ cur) } res62: scala.collection.immutable.Stream[(Int, scala.collection.immutable.Vector[Int])] = Stream((0,Vector()), ?) scala> res62.takeWhile(_._1 < 100).last res63: (Int, scala.collection.immutable.Vector[Int]) = (91,Vector(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13))

元组的第二部分是你想要的结果。

显而易见，在这种情况下，构建矢量是浪费的。相反，我们只能存储有助于求和的流中的最后一个数字。

scala> ss.scanLeft(0)(_ + _).zipWithIndex res64: scala.collection.immutable.Stream[(Int, Int)] = Stream((0,0), ?) scala> res64.takeWhile(_._1 < 100).last._2 res65: Int = 13

Answer 2

我这样做的方法是使用递归。在每次通话时，添加下一个号码。您的基本情况是当总和大于100时，此时您将一直返回堆栈。你需要一个辅助函数来进行实际的递归，但这没什么大不了的。

Answer 3

使用“功能”方法也不难使用递归，而不是将您的状态保存在您变异的局部变量中，将其保存在参数中并返回值。

因此，要返回总和最多为N的列表的最长初始部分：

如果列表为空，则表示您已完成;返回空列表。
如果列表的头部大于N，那么你就完成了;返回空列表。
否则，让H成为列表的头部我们现在需要的是列表的 tail 的最初部分，其总和最多为N - H，然后我们可以“将”H“收缩”到该列表中，我们'重做。
我们可以使用与我们目前使用的相同的过程递归计算这个，所以这是一个简单的步骤。

一个简单的伪代码解决方案：

sum_to (n, ls) = if isEmpty ls or n < (head ls)
                 then Nil
                 else (head ls) :: sum_to (n - head ls, tail ls)

sum_to(100, some_list)

Answer 4

所有只需要一次通过序列的序列操作就可以使用折叠来实现，就像它有时被调用一样。我发现自己经常使用折叠，因为我习惯了函数式编程

所以这里奇怪的一种可能的方法使用空集合作为初始值并根据此策略折叠鉴于已处理的集合和新的值检查它们的总和是否足够低，然后将该值花在集合上，否则什么都不做

该解决方案效率不高但我想强调以下内容地图折叠过滤器zip等是习惯于函数编程的方法尝试尽可能多地使用它们而不是loping构造或递归函数，你的代码将更具说明性和功能性

继续进行有关以前计算的信息

4 个答案: