C++代碼賞析：Map、Filter、Reduce

作者：駭客遇見AI 2023-01-03 13:30:14

函數式編程中的 map、reduce、filter，它們都是一種控制。而參數 lambda 是邏輯（我們要解決的問題），它們一起組成了一個算法。最后，我再把數據放在數據結構里進行處理，最終就成為了我們的程序。

概念

出自Google的論文《MapReduce: simplified data processing on large clusters》，MapReduce是一種編程模型，用于大規模數據集（大于1TB）的并行運算。概念"Map（映射）"和"Reduce（歸約）"，是它們的主要思想，都是從函數式編程語言里借來的，還有從矢量編程語言里借來的特性。它極大地方便了編程人員在不會分布式并行編程的情況下，將自己的程序運行在分布式系統上。

程序 = 算法 + 數據結構
算法 = 控制 + 邏輯
程序復雜度 = 控制復雜度（可降低） + 邏輯復雜度（理論下限）
架構或設計目的就是分離控制和邏輯

注：vegetarian 素食主義者

	C++
map	std::transform
filter	std::remove_if
reduce	std::accumulate

例子

過濾出奇數
把上一步計算結果分別做平方處理
把上一步的結果進行求和

#include <iostream>
#include <vector>
#include <algorithm>
#include <numeric>

using namespace std;

int main(){
    std::vector<int> nums{ 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9 };
    std::vector<int> cache (nums.size());

    // filter
    auto it = std::copy_if (nums.begin(),
                         nums.end(),
                         cache.begin(),
                         [](int n){return n % 2 == 1;});
    // shrink container to new size
    cache.resize(std::distance(cache.begin(),it));

    // map
    std::transform(cache.begin(),
                   cache.end(),
                   cache.begin(),
                   [](int n) -> int {return n * n; });

    auto result = std::accumulate(cache.begin(),
                               cache.end(),
                               0,
                               [] (int carry, int n){ return carry + n;});

    std::cout << result << std::endl;

    return 0;
}

在線測試

https://wandbox.org/permlink/yqa3d46oSx2GnVoQ

責任編輯：武曉燕來源：今日頭條

C++代碼 map

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C++代碼賞析：Map、Filter、Reduce

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