考虑
(transduce (comp (filter even?) (map inc)) conj [1 2 3]) ; => [3]
如果我们让(filter even?)返回的传感器的返回值为F，并且(map inc)返回的传感器的返回值为M，那么{ {1}}和F正在减少功能。此外，M是一种减少功能。
问题：拨打conj时，来自{{1}的transduce，1和2均为3通过每个还原函数[1 2 3]，F和M传递，或者是单个还原函数{ {1}}（这是某种方式conj，R和F的组合）这些元素通过了吗？
（旁白：如果是前一种情况，那么必须在幕后进行中间收集。因为我知道换能器的目的是避免创建中间收集，我假设它必须是后者。只是试图澄清我的理解：）
答案 0 :(得分：2)
请注意，(comp (filter even?) (map inc))将生成一个函数，该函数将由两个函数（filter和map组成），因此每个值都将传递给此单个组合函数。 filter和map次调用之间不会有中间集合。
答案 1 :(得分：0)
确实没有创建任何中间集合是正确的。但是，有一些错误值得澄清。
如果让（过滤器> even？）返回的换能器的返回值为F，>（map inc）返回的换能器的返回值为M，则F和M均为归约函数。在>加法中，conj是归约函数。
准确地说，(filter even?)和(map inc)是换能器或 xforms -这是“ transducer概念的产生。 换能器是一种函数，它接受作为归约函数的参数（例如，conj或+），并产生新的归约功能。 transduce函数将transducer作为其第一个参数，并将reducing function作为其第二个参数。然后将换能器应用于归约函数，以获得新的归约函数。就像旧的reduce函数一样，此新的归约函数也将完全应用于集合的元素。
例如，这意味着所有要遵循的都是reducing functions：
conj
((map inc) conj)
((filter even?) conj)
((compose (map inc) (filter even?)) conj)
在上面的后面的示例中，compose将其参数在链中应用到conj-因此将(map inc)应用于conj并产生归约函数，该归约函数然后将其馈送到(filter even?)以创建最终的归约函数。
因此，总而言之，transduce函数首先使用其第一个和第二个参数创建一个“ new”归约函数。然后，它像reduce一样使用它。集合的每个元素依次传递给该归约函数。因此，只需要对集合执行一次遍历即可完成约简操作。