AI
наверное поэтому в коммон-лиспе есть мап-реверсед если порядок результата не важен
Size: a a a
2020 January 25
AI
про диссок-ин интересно, это из какого ресурса?
ST
про диссок-ин интересно, это из какого ресурса?
это из Clojure The Essential Reference от Renzo Borgatti
AI
ага, пасиб
ST
это из Clojure The Essential Reference от Renzo Borgatti
я уже пару раз ссылку на эту книгу здесь давал, поэтому боюсь показаться назойливым 😊
ST
мне сегодня ещё вот этот пассаж понравился
AI
я не мониторил активно этот чат, так что меня эта ссылка обошла стороной раньше )
AI
ЗЫ: мне не чуждо понимание причин наличия в стандартной либе комбинированных функций для оптимизации, я же писал стандартную либу к своему лиспу и сталкивался с теми же проблемами ) https://github.com/Ivana-/Liscript-Python/blob/master/standard_library.liscript#L141
AI
ну это вроде очевидно... мапв же создаст честный вектор в качестве промежуточного результата
ST
вот ещё интересный бенчмарк
(criterium/quick-bench
(->> [0 1 2 3 4 5 6 7 8 9]
(filter even?)
(map inc)
(into [])))
Evaluation count : 423972 in 6 samples of 70662 calls.
Execution time mean : 1,431504 µs
Execution time std-deviation : 35,880031 ns
Execution time lower quantile : 1,387881 µs ( 2,5%)
Execution time upper quantile : 1,473489 µs (97,5%)
Overhead used : 1,968342 ns
=> nil
(criterium/quick-bench
(->> [0 1 2 3 4 5 6 7 8 9]
(keep #(when (even? %) (inc %)))
(into [])))
Evaluation count : 597684 in 6 samples of 99614 calls.
Execution time mean : 1,025977 µs
Execution time std-deviation : 48,029299 ns
Execution time lower quantile : 967,445600 ns ( 2,5%)
Execution time upper quantile : 1,098819 µs (97,5%)
Overhead used : 1,968342 ns
Found 1 outliers in 6 samples (16,6667 %)
low-severe 1 (16,6667 %)
Variance from outliers : 13,8889 % Variance is moderately inflated by outliers
=> nil
(criterium/quick-bench
(->> [0 1 2 3 4 5 6 7 8 9]
(into [] (comp (filter even?) (map inc)))))
Evaluation count : 1158630 in 6 samples of 193105 calls.
Execution time mean : 542,612330 ns
Execution time std-deviation : 18,600472 ns
Execution time lower quantile : 522,608964 ns ( 2,5%)
Execution time upper quantile : 561,739359 ns (97,5%)
Overhead used : 1,968342 ns
=> nil
(criterium/quick-bench
(->> [0 1 2 3 4 5 6 7 8 9]
(into [] (keep #(when (even? %) (inc %))))))
Evaluation count : 1292682 in 6 samples of 215447 calls.
Execution time mean : 476,297389 ns
Execution time std-deviation : 27,399668 ns
Execution time lower quantile : 446,612981 ns ( 2,5%)
Execution time upper quantile : 509,450245 ns (97,5%)
Overhead used : 1,968342 ns
=> nil
E
В Хаскеле лень и фьюзинг списков, поэтому там этого скорее всего и нет. Но могу ошибаться, нужно у настоящих хаскелистов спросить
В Haskell вариаций это сделать тьма. Мап лямбдой, list comprehension, свертки, filter.
E
Я пришёл в Clojure немного поразгрызя Haskell, моим крупнейшим заблуждением было то, что я думал - ха, одна парадигма, ща я все хаскелевскую идиоматику завезу. И тут же съел Сергею мозг расспросами про partial и comp, т.к. в Haskell на этом все стоит.
ST
вот ещё интересный бенчмарк
(criterium/quick-bench
(->> [0 1 2 3 4 5 6 7 8 9]
(filter even?)
(map inc)
(into [])))
Evaluation count : 423972 in 6 samples of 70662 calls.
Execution time mean : 1,431504 µs
Execution time std-deviation : 35,880031 ns
Execution time lower quantile : 1,387881 µs ( 2,5%)
Execution time upper quantile : 1,473489 µs (97,5%)
Overhead used : 1,968342 ns
=> nil
(criterium/quick-bench
(->> [0 1 2 3 4 5 6 7 8 9]
(keep #(when (even? %) (inc %)))
(into [])))
Evaluation count : 597684 in 6 samples of 99614 calls.
Execution time mean : 1,025977 µs
Execution time std-deviation : 48,029299 ns
Execution time lower quantile : 967,445600 ns ( 2,5%)
Execution time upper quantile : 1,098819 µs (97,5%)
Overhead used : 1,968342 ns
Found 1 outliers in 6 samples (16,6667 %)
low-severe 1 (16,6667 %)
Variance from outliers : 13,8889 % Variance is moderately inflated by outliers
=> nil
(criterium/quick-bench
(->> [0 1 2 3 4 5 6 7 8 9]
(into [] (comp (filter even?) (map inc)))))
Evaluation count : 1158630 in 6 samples of 193105 calls.
Execution time mean : 542,612330 ns
Execution time std-deviation : 18,600472 ns
Execution time lower quantile : 522,608964 ns ( 2,5%)
Execution time upper quantile : 561,739359 ns (97,5%)
Overhead used : 1,968342 ns
=> nil
(criterium/quick-bench
(->> [0 1 2 3 4 5 6 7 8 9]
(into [] (keep #(when (even? %) (inc %))))))
Evaluation count : 1292682 in 6 samples of 215447 calls.
Execution time mean : 476,297389 ns
Execution time std-deviation : 27,399668 ns
Execution time lower quantile : 446,612981 ns ( 2,5%)
Execution time upper quantile : 509,450245 ns (97,5%)
Overhead used : 1,968342 ns
=> nil
ах да, забыл про list comprehensions
(criterium/quick-bench
(into []
(for [x [0 1 2 3 4 5 6 7 8 9]
:when (even? x)]
(inc x))))
Evaluation count : 681192 in 6 samples of 113532 calls.
Execution time mean : 894,979809 ns
Execution time std-deviation : 11,669267 ns
Execution time lower quantile : 883,538835 ns ( 2,5%)
Execution time upper quantile : 909,785069 ns (97,5%)
Overhead used : 1,968342 ns
=> nil
(criterium/quick-bench
(->> [0 1 2 3 4 5 6 7 8 9]
(keep #(when (even? %) (inc %)))
(into [])))
Evaluation count : 671046 in 6 samples of 111841 calls.
Execution time mean : 943,358807 ns
Execution time std-deviation : 33,046507 ns
Execution time lower quantile : 881,871219 ns ( 2,5%)
Execution time upper quantile : 966,322918 ns (97,5%)
Overhead used : 1,968342 ns
Found 1 outliers in 6 samples (16,6667 %)
low-severe 1 (16,6667 %)
Variance from outliers : 13,8889 % Variance is moderately inflated by outliers
=> nil
MK
Уже. Только непонятно как это связано с обсуждаемым макросом
https://github.com/Ivana-/simple-datomic-cru/blob/master/test/ui/macroses.cljc#L11
https://github.com/Ivana-/simple-datomic-cru/blob/master/test/ui/macroses.cljc#L11
Там можно использовать родные let, if. Вместо cond-let
AI
В Haskell вариаций это сделать тьма. Мап лямбдой, list comprehension, свертки, filter.
Везде тьма. В той же Кложе - фором, лупом, редьюсом и т.д.
ЗЫ UB40 и телек с потертым грифом дают +10 к первому впечатлению )
ЗЫ UB40 и телек с потертым грифом дают +10 к первому впечатлению )
AI
Там можно использовать родные let, if. Вместо cond-let
Хм. Похоже, что да. Надо попробовать, или ты можешь написать пример - хотя бы переписать тот мой с cond-let выше. Навскидку не вижу как при этом совместить множественные точки выхода с последовательным определением новых локальных имен.
MK
Хм. Похоже, что да. Надо попробовать, или ты можешь написать пример - хотя бы переписать тот мой с cond-let выше. Навскидку не вижу как при этом совместить множественные точки выхода с последовательным определением новых локальных имен.
(cond-let
[a (:a m)]
(not a) "not a"
[b (+ 1 a)]
[c (* 10 b)]
(< c 50) "too small c"
(= c 50) "exact c"
[d (str "a = " a ", b = " b ", c = " c)
e (count d)]
:else {:text d, :length e})
(<<-
(let [a (:a m)])
(if (not a) "not a")
(let [b (+ 1 a)
c (* 10 b)])
(if (< c 50) "too small c")
(if (= c 50) "exact c")
(let [d (str "a = " a ", b = " b ", c = " c)
e (count d)])
{:text d, :length e})
AI
Спасибо, действительно линейная структура, единственно что - каждая внутренняя форма в дополнительных скобках.
ST
вот ещё любопытный бенчмарк про трансдьюсеры
(do
"Get last elem - last of seq"
(criterium/quick-bench
(->> [0 1 2 3 4 5 6 7 8 9]
(keep #(when (even? %) (inc %)))
(last))))
Evaluation count : 1372284 in 6 samples of 228714 calls.
Execution time mean : 452,627574 ns
Execution time std-deviation : 19,990353 ns
Execution time lower quantile : 435,447821 ns ( 2,5%)
Execution time upper quantile : 479,943840 ns (97,5%)
Overhead used : 1,968342 ns
=> nil
(do
"Get last elem - last of transduce into []"
(criterium/quick-bench
(->> [0 1 2 3 4 5 6 7 8 9]
(into [] (keep #(when (even? %) (inc %))))
(peek))))
Evaluation count : 1197108 in 6 samples of 199518 calls.
Execution time mean : 583,447931 ns
Execution time std-deviation : 58,146435 ns
Execution time lower quantile : 526,700253 ns ( 2,5%)
Execution time upper quantile : 647,100417 ns (97,5%)
Overhead used : 1,968342 ns
=> nil
(do
"Get last elem - transduce to last"
(criterium/quick-bench
(->> [0 1 2 3 4 5 6 7 8 9]
(transduce
(keep #(when (even? %) (inc %)))
(fn
([])
([x] x)
([_ x] x))))))
Evaluation count : 2721834 in 6 samples of 453639 calls.
Execution time mean : 225,106235 ns
Execution time std-deviation : 9,321241 ns
Execution time lower quantile : 216,239089 ns ( 2,5%)
Execution time upper quantile : 238,738863 ns (97,5%)
Overhead used : 1,968342 ns
=> nil
ST
что-то мало людей отметилось в опросе.
про dissoc-in никто не поставил галочку 🤔
про dissoc-in никто не поставил галочку 🤔