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前言
在前一篇文章javascript之典型高阶函数中主要实现了几个典型的functional函数。文章最后也提出了疑问,为啥那样的实现与F#之类的函数式语言“不太一样”呢?今天来试试更“函数式”的实现。

另一种实现
同样地,尝试对之前实现的函数做一些改动,把for循环去掉。如何去掉呢?这里先要引入一个集合的归纳法定义:

一个集合要么是空集,要么是一个数与一个集合组成的数对从定义可以看到,每一个集合都可以看作为一个数和一个集合的对。例如:{1,2,4,5} 可以认为是数 1 与 集合{2,4,5} 组成的一对,写成(1 , {2,4,5})。递归地,{2,4,5} 可以看成是(2 , {4,5})。最后即为 (5 , Ø)。按照这样的理解,我们就可以用递归的方法消除循环,因为我们在分解的时候已经访问了每一个数据项,并且终结条件为空集。下面就看一下filter函数的另一个实现,原函数名加前缀f以区别之前函数:
复制代码 代码如下:
function ffilter(arr,callback){
var i=arguments[2] || 0,
  out = arguments[3] || [];
if(!arr[i]) return arguments[3];
if(callback(arr[i]))
out.push(arr[i]);
return arguments.callee(arr,callback,++i,out);
}

测试:
复制代码 代码如下:
var arr = [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10];
var even = function(item){
if(typeof item !== "number") return false;
return !(item & 1);
};
console.log(ffilter(arr,even));

结果:
[2, 4, 6, 8, 10] 这样消除循环之后,更贴近于数学的归纳定义,显得更自然。同样地,再看一下ffold函数:
复制代码 代码如下:
var arr = [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10];
var plus = function(a,b){
return a+b;
};
console.log(ffold(arr,plus,3));

结果:
58
其他函数以同样的方法即可。这样就感觉更functional 了,但能不能再与数学定义更加接近呢?下一次再尝试。
==========2013.1.8 更新==================
上面说到了那些写法能否与数学定义更加接近,下面就尝试一下使用链表。先给出一个定义:
复制代码 代码如下:
var node = function(){
this.data = 0;
this.tail = null;
};

再初始化一个链表
复制代码 代码如下:
var n1 = new node(),n2 = new node(),n3 = new node(),n4 = new node(),n5 = new node();
n1.data=1,n1.tail=n2;
n2.data=2,n2.tail=n3;
n3.data=3,n3.tail=n4;
n4.data=4,n4.tail=n5;
n5.data=5,n5.tail=null;

fold链表版本:
复制代码 代码如下:
function lfold(head,callback,b){
if(!head) return b;
else return callback(head.data,arguments.callee(head.tail,callback,b));
}

输出结果:
18
按照之前的定义,一个集合要么是空集,要么是一个“头”与一个“尾”(集合)组成的数对。每一次调用函数时,分解为head和tail,直到集合为空(写完上面的lfold函数真心感觉太完美了,简直就是定义,要是程序都长这样,注释都不需要了,真是一种享受)。这样子算是最接近数学定义的表示了。因为javascript不支持很多函数式语言的match,所以不能“自动”分解,也就不能直接表示归纳定义。

javascript除了以上的一些东西,还可以实现函数式里面的partial,dojo框架里面的hitch就做到了这一功能,这也是函数式贴近数学的另外一个明显的例子。我将在下一篇博客中讨论。
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RTX 5090要首发 性能要翻倍!三星展示GDDR7显存

三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。

首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB,每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps(PAM3),但也可以降至28 Gbps,以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。

据三星表示,GDDR7内存的能效将提高20%,同时工作电压仅为1.1V,低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计,使得在高速运行时的发热量降低,GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。