Julia

Question

This question is an extension if one I asked earlier today。基本上，我试图在Julia中编写一个数组理解，调用一个函数f(x)，其输出是一个随机数。当达到小于0.5的随机数时，我希望它杀死该函数。我能够编写以下代码：

  

X = [f（i）for i in 1：1：100 if（j = f（i）; j <0.5？false：j> 0.5）]

这个问题是这会调用两个单独的f(x)实例，并且因为f(x)每次都是随机的，所以上面不会在正确的实例中杀死for循环。我试过了

  

X = [J = f（i）for i in 1：1：100 if（J <0.5？false：J> 0.5）]

作为尝试保存该特定随机数，但它告诉我J未定义。有没有办法保存这个特定的随机数来执行我的数组理解？

Answer 1

坚持使用@TasosPapastylianou的单线解决方案，快速的解决方案将是：

X = ( r=Vector{Float64}() ; 
  any(i->(v=f(i) ; v>0.5 ? ( push!(r,v) ; false) : true), 1:100) 
  ; r )

[单行被分成三行，因为它有点长;）]

由于缺少f，因此请使用rand对此版本进行复制粘贴：

(r=ones(0); any(i->(v=rand(); v>0.5 ? (push!(r,v); false) : true), 1:10); r)

它的基准测试比凤阳的功能慢了约10％。聪明的位正在利用any的短路实现。

ADDENDUM ：这里概括一下凤阳的takewhile版本来抽象这个问题的答案：

collectwhilecond(f,cond,itr) = begin
    r=Vector{typeof(f(first(itr)))}()
    all(x->(y=f(x); cond(y) ? (push!(r,y);true):false),itr)
    return r
end

现在，我们可以将上面的答案实现为（joker为f）：

julia> joker(i) = 1.0 + 4*rand() - log(i)

julia> collectwhilecond(joker, x->x>=0.5, 1:100)
3-element Array{Float64,1}:
 4.14222
 3.42955
 2.76387

如果Julia推断collectwhilecond的返回类型，

f也是类型稳定的。

编辑：使用@ tim的推荐方法推断f的返回类型，而不会提取itr元素而不会冒不稳定{{1}的风险}生成错误，新的f是：

collectwhilecond

Answer 2

您尝试做的事实上是一个简单的filter操作：

filter(x -> x >= 0.5, [f(i) for i in 1:10])

这基本上是我们在v0.5之前在julia中的列表推导中实现if部分之前首先依赖的东西

编辑：正如Dan指出的那样，你可能在保留所有元素之后直到第一个元素为＆lt; 0.5而不是，例如：

L = [f(i) for i in 1:10]; L[1 : findfirst(L.<0.5) - 1]

然而，在这种情况下，正如其他人所指出的那样，你也可以选择正常的for循环。列表推导将始终首先处理整个列表，因此它不会更快。您可以使用生成器，但是您必须创建自己的特殊机制才能使其停在正确的状态（正如凤阳建议使用takewhile）。

所以为了回答评论中的问题，在这种情况下你能做的最快的事情是正常的for循环，它会适当地破坏。此外，它最好包含在函数中而不是全局计算，如果指定变量的类型，它将进一步加速。

Answer 3

你可以使用生成器上通常称为takewhile的内容

X = collect(takewhile(x -> x ≥ 0.5, Generator(f, 1:100)))

需要takewhile的实现，例如this blog post中的实现，或者您自己的实现（这不是很难）。 takewhile有一个相当容易阅读的名称，并且尽可能简洁。

但是我认为编写循环通常更具可读性和方便性：

X = Float64[]
for i = 1:100
    j = f(i)
    if j < 0.5
        break
    else
        push!(X, j)
    end
end

Answer 4

正如所建议的，使用循环是正确的方法。但是，如果尝试“其他”解决方案，以下内容很简短，并且对于在Stack Overflow中很少提及的频道很有教育意义：

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根据需要将collect(Channel(c->begin i=1 while true v = rand() if v<0.5 || i>100 return else put!(c,v) end i+=1 end end, ctype=Float64)) 替换为rand()。 BTW不使用此解决方案，因为它比简单循环慢1000倍。如果Channel是RemoteChannel并且f(i)是一个大的随机模拟，则可能有价值。

Answer 5

如果你想挤出最大可能的性能，我说有两种选择取决于哪个瓶颈。

1. f非常快，但分配是一个问题。以下代码计算f两次但保存在分配部分（因为push!有时会重新分配内存，请参阅here）：

i = findfirst(t -> f(t) > 0.5, 1:100) w = f.(1:(i-1))

1. f非常慢，计算两次太贵了。然后按照已经推荐的方式使用push!进行循环。您可能需要查看sizehint!以进一步提高效果。

一般情况下，您不需要问慢速度和速度更快：ypu可以使用优秀的BenchmarkTools软件包对您的特定用例进行基准测试。