使用传递值运行嵌套循环的惯用方式

Posted 2023-02-22

【中文标题】使用传递值运行嵌套循环的惯用方式

【英文标题】：Idiomatic way to run nested loop with passing value

【发布时间】：2021-02-16 05:23:16

【问题描述】：

我想做这样的事情

int n=0
for(int i=xs; i<xe; i++)
  for(int j=ys; j<ye; j++)
    n++
  

return n;

以 Clojure 方式。由于所有值都是不可变的，我认为值 n 应该作为（可能）递归函数的参数传递。最好的方法是什么？

【问题讨论】：

这不只是返回(* (- xe xs) (- ye ys)) 吗？

如果你打算在内部循环体中做一些比n++ 更有趣的事情，答案可能取决于那个东西是否有副作用，比如打印，或者这个想法是否是构建某种新的集合，或者转换现有的集合等。在大多数情况下，您可以通过使用高阶函数来避免递归。

@jas 是的，这就是这个例子。实际上，n++ 操作是不同的，要复杂得多。关键是如何在嵌套递归中将变量 n 交给参数。

仅举一个例子，请参阅clojuredocs.org/clojure.core/map-indexed，但如果不了解您要做什么，就很难说更多。

【参考方案1】：

想到宏。我定义了一个宏for-state，我像这样使用它：

(def xs 0)
(def xe 9)
(def ys 1)
(def ye 4)

(for-state
 i xs (< i xe) (inc i) n 0
 (for-state
  j ys (< j ye) (inc j) n n
  (inc n)))
;; => 27

宏允许您添加仅使用函数难以构建的新结构。因此，如果您有多个此类嵌套循环，则可以选择定义像 for-state 这样的宏：

(defmacro for-state [iter-var iter-init iter? iter-next    
                     state-var state-init state-next]
  `(loop [~iter-var ~iter-init
          ~state-var ~state-init]
     (if ~iter?
       (recur ~iter-next
              ~state-next)
       ~state-var)))

您可以随意调整它。例如，您可以使用向量对宏参数进行分组，并对这些参数进行解构以提高可读性。

【参考方案2】：

我认为在这里您可以将reduce 函数应用于for。你在loop-processing-fn 中做什么取决于你——它也可以是递归的。

(let [n-init 0 ;; your `n` variable
      xs 10 xe 20 ys -5 ye 5 ;; loop(s) ranges
      loop-processing-fn (fn [current-state [i j :as loop-data]]
                           (inc current-state) ;; anything here 
                           ) ;; processing function operating on state (n) and loop data

      ]
  (reduce loop-processing-fn n-init (for [i (range xs xe)
                                          j (range ys ye)]
                                      [i j])))
;; => 100

【参考方案3】：

最接近您的代码的是

(defn f [xs xe ys ye]
  (let [n (atom 0)]
    (doseq [_ (range xs xe)
            _ (range ys ye)]
      (swap! n inc))
    @n))

user> (f 1 10 2 20)
;;=> 162

但是可变原子方法根本是单一的。

它可能看起来像这样，多一点 clojure 方式：

(defn f [xs xe ys ye]
  (count (for [_ (range xs xe)
               _ (range ys ye)]
           nil)))
#'user/f

user> (f 1 10 2 20)
;;=> 162

这真的取决于你想要做什么。 @jas 注意到，(* (- xe xs) (- ye ys)) 显然可以更好地计算 n，这与您使用的语言无关）

你提到的递归解决方案怎么样，它可能看起来像这样：

(defn f [xs xe ys ye]
  (loop [n 0 i xs j ys]
    (cond (== j ye) n
          (== i xe) (recur n xs (inc j))
          :else (recur (inc n) (inc i) j))))
#'user/f

user> (f 1 10 2 20)
;;=> 162

【讨论】：

我认为最后的循环示例最接近问题的精神，并且在 Clojure 中是一件非常自然的事情。

【参考方案4】：

不要过度思考问题。当你真的需要可变状态时，你总是可以使用atom：

(defn calc
  [xs ys]
  (let [result (atom 0)]
    (doseq [x xs]
      (doseq [y ys]
        (swap! result + (* x y))))
    @result))

  (let [xs     [1 2 3]
        ys     [2 5 7 9]]
    (calc xs ys))

结果

(calc xs ys) => 138

您也可以使用volatile。它就像一个非线程安全的原子。注意vswap!的使用：

(defn calc
  [xs ys]
  (let [result (volatile! 0)]
    (doseq [x xs]
      (doseq [y ys]
        (vswap! result + (* x y))))
    @result))

---

性能

在一个紧密的循环中，使用volatile 会有所作为。一个例子：

(ns tst.demo.core
  (:use tupelo.core tupelo.test)
  (:require [tupelo.profile :as prof]))

(def N 100)
(def vals (vec (range N)))

(prof/defnp summer-atom []
  (let [result (atom 0)]
    (doseq [i vals]
      (doseq [j vals]
        (doseq [k vals]
          (swap! result + i j k))))
    @result))

(prof/defnp summer-volatile []
  (let [result (volatile! 0)]
    (doseq [i vals]
      (doseq [j vals]
        (doseq [k vals]
          (vswap! result + i j k))))
    @result))

(dotest
  (prof/timer-stats-reset)
  (dotimes [i 10]
    (spyx (summer-atom))
    (spyx (summer-volatile)))
  (prof/print-profile-stats))

结果：

--------------------------------------
   Clojure 1.10.2-alpha1    Java 15
--------------------------------------

Testing tst.demo.core

(summer-atom)     => 148500000
(summer-volatile) => 148500000
...

---------------------------------------------------------------------------------------------------
Profile Stats:
   Samples       TOTAL        MEAN      SIGMA           ID
       10        2.739     0.273879   0.023240   :tst.demo.core/summer-atom                                                       
       10        0.383     0.038313   0.041246   :tst.demo.core/summer-volatile                                                   
---------------------------------------------------------------------------------------------------

所以它产生了大约 10 倍的差异。除非您像这里 (100^3) 那样进行至少一百万次操作，否则可能不值得。

关于数据结构的类似低级操作，请看transient!和朋友。

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