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大神是怎样用函数式JavaScript计算数组平均值的
2019-06-05 14:02:52.map() 和 .filter()都仅需一个参数,该参数定义操作数组每一个元素的函数即可。reduce()会复杂一些,我之前写过一篇文章介绍为什么人们难以掌握reduce()方法,其中一个原因在于很多入门资料都仅仅用算术作为例子。...函数式编程中用于操作数组的方法就像“毒品”一样,它让很多人爱上函数式编程。因为它们真的十分常用而且又超级简单。
.map()
和.filter()
都仅需一个参数,该参数定义操作数组每一个元素的函数即可。reduce()
会复杂一些,我之前写过一篇文章介绍为什么人们难以掌握reduce()
方法,其中一个原因在于很多入门资料都仅仅用算术作为例子。我写了很多用reduce()
来做算术以外的例子。用
reduce()
来计算数组的平均值是一个常用的模式。代码看起来非常简单,不过在计算最终结果之前你需要做两个准备工作:- 数组的长度
- 数组所有元素之和
这两个事情看起来都很简单,那么计算数组的平均值并不是很难了吧。解法如下:
function average(nums) { return nums.reduce((a, b) => a + b) / nums.length; } 复制代码
确实不是很难,是吧?但是如果数据结构变得复杂了,就没那么简单了。比如,数组里面的元素是对象,你需要先过滤掉某些对象,然后从对象中取出数字。这样的场景让计算平均值变得复杂了一点。
接下来我们处理一个类似的问题(从this Free Code Camp challenge获得灵感),我们会提供 5 种不同的解法,每一种方法有各自的优点和缺点。这 5 种方法也展示了 JavaScript 的灵活。我希望可以给你在使用
reduce
的实战中一些灵感。问题提出
假设我们有一个数组,记录了维多利亚时代常用的口语。接下来我们要找出那些依然现存于 Google Books 中的词汇,并计算他们的平均流行度。数据的格式是这样的:
const victorianSlang = [ { term: "doing the bear", found: true, popularity: 108 }, { term: "katterzem", found: false, popularity: null }, { term: "bone shaker", found: true, popularity: 609 }, { term: "smothering a parrot", found: false, popularity: null }, { term: "damfino", found: true, popularity: 232 }, { term: "rain napper", found: false, popularity: null }, { term: "donkey’s breakfast", found: true, popularity: 787 }, { term: "rational costume", found: true, popularity: 513 }, { term: "mind the grease", found: true, popularity: 154 } ]; 复制代码
接下来我们用 5 中不同的方法计算平均流行度值。
1. for 循环
初次尝试,我们不使用
reduce()
。如果你对数组的常用函数不熟悉,用 for 循环可以让你更好地理解我们要做什么。let popularitySum = 0; let itemsFound = 0; const len = victorianSlang.length; let item = null; for (let i = 0; i < len; i++) { item = victorianSlang[i]; if (item.found) { popularitySum = item.popularity + popularitySum; itemsFound = itemsFound + 1; } } const averagePopularity = popularitySum / itemsFound; console.log("Average popularity:", averagePopularity); 复制代码
如果你熟悉 JavaScript,上面的代码理解起来应该很容易:
- 初始化
polularitySum
和itemsFound
变量。popularitySum
记录总的流行度值,itemsFound
记录我们已经找到的所有的条目; - 初始化
len
和item
来帮助我们遍历数组; - for 循环每一次增加
i
的值,直到循环n
次; - 在循环中,我们每次取出当前索引位置的条目
vitorianSlang[i]
; - 检查该条目是否在 Google Books 中
- 如果在,获取
popularity
并累加到popularitySum
; - 并递增
itemsFound
; - 最后,用
popularitySum
除以itemsFound
来计算平均值。
代码虽然不是那么简洁,但是顺利完成了任务。使用数组迭代方法可以更加简洁,接下来开始吧…..
2. 简单模式: filter, map 和 sum
我们首先将这个问题拆分成几个子问题:
- 使用
fitler()
找到那些在 Google Books 中的条目; - 使用
map()
获取流行度; - 使用
reuduce()
来计算总的流行度; - 计算平均值。
下面是实现代码:
// 辅助函数 // ---------------------------------------------------------------------------- function isFound(item) { return item.found; } function getPopularity(item) { return item.popularity; } function addScores(runningTotal, popularity) { return runningTotal + popularity; } // 计算 // ---------------------------------------------------------------------------- // 找出所有isFound为true的条目 const foundSlangTerms = victorianSlang.filter(isFound); // 从条目中获取流行度值,返回为数组 const popularityScores = foundSlangTerms.map(getPopularity); // 求和 const scoresTotal = popularityScores.reduce(addScores, 0); // 计算平均值 const averagePopularity = scoresTotal / popularityScores.length; console.log("Average popularity:", averagePopularity); 复制代码
注意看
addScores
函数以及调用reduce()
函数的那一行。addScores()
接收两个参数,第一个runningTotal
,我们把它叫做累加数,它一直记录着累加的总数。每访问数组中的一个条目,我们都会用addScores
函数来更新它的值。第二个参数popularity
是当前某个元素的值。注意,第一次调用的时候,我们还没有runningTotal
的值,所以在调用reduce()
的时候,我们给runningTotal
初始化。也就是reduce()
的第二个参数。这个版本的代码简洁很多了,也更加的直观。我们不再告诉 JavaScript 引擎如何循环,如何对当前索引的值做操作。我们定义了很多小的辅助函数,并且把它们组合起来完成任务。
filter()
,map()
和reduce()
帮我们做了很多工作。上面的实现更加直观地告诉我们这段代码要做什么,而不是底层如何去实现。3. 简单模式 II: 记录多个累加值
在之前的版本中,我们创建了很多中间变量:
foundSlangTerms
,popularityScores
。接下来,我们给自己设一个挑战,使用链式操作,将所有的函数调用组合起来,不再使用中间变量。注意:popularityScores.length
变量需要用其它的方式来获取。我们可以在addScores
的累加参数中记录它。// 辅助函数 // --------------------------------------------------------------------------------- function isFound(item) { return item.found; } function getPopularity(item) { return item.popularity; } // 我们使用一个对象来记录总的流行度和条目的总数 function addScores({ totalPopularity, itemCount }, popularity) { return { totalPopularity: totalPopularity + popularity, itemCount: itemCount + 1 }; } // 计算 // --------------------------------------------------------------------------------- const initialInfo = { totalPopularity: 0, itemCount: 0 }; const popularityInfo = victorianSlang .filter(isFound) .map(getPopularity) .reduce(addScores, initialInfo); const { totalPopularity, itemCount } = popularityInfo; const averagePopularity = totalPopularity / itemCount; console.log("Average popularity:", averagePopularity); 复制代码
我们在
reduce
函数中使用对象来记录了totalPopularity
和itemCount
。在addScores
中,每次都更新itemCount
的计数。通过
filter
,map
和reduce
计算的最终的结果存储在popularityInfo
中。你甚至可以继续简化上述代码,移除不必要的中间变量,让最终的计算代码只有一行。4. point-free 式函数组合
注意: 如果你不熟悉函数式语言或则觉得难以理解,请跳过这部分!
如果你熟悉
curry()
和compose()
,接下来的内容就不难理解。如果你想知道更多,可以看看这篇文章: ‘A Gentle Introduction to Functional JavaScript’. 特别是第三部分 。我们可以使用
compose
函数来构建一个完全不带任何变量的代码,这就叫做point-free
的方式。不过,我们需要一些帮助函数。// 辅助函数 // ---------------------------------------------------------------------------- const filter = p => a => a.filter(p); const map = f => a => a.map(f); const prop = k => x => x[k]; const reduce = r => i => a => a.reduce(r, i); const compose = (...fns) => arg => fns.reduceRight((arg, fn) => fn(arg), arg); // The blackbird combinator. // See: https://jrsinclair.com/articles/2019/compose-js-functions-multiple-parameters/ const B1 = f => g => h => x => f(g(x))(h(x)); // 计算 // ---------------------------------------------------------------------------- // 求和函数 const sum = reduce((a, i) => a + i)(0); // 计算数组长度的函数 const length = a => a.length; // 除法函数 const div = a => b => a / b; // 我们使用compose()来将函数组合起来 // compose()的参数你可以倒着读,来理解程序的含义 const calcPopularity = compose( B1(div)(sum)(length), map(prop("popularity")), filter(prop("found")) ); const averagePopularity = calcPopularity(victorianSlang); console.log("Average popularity:", averagePopularity); 复制代码
我们在
compose
中做了所有的计算。从后往前看,首先filter(prop('found'))
筛选出所有在 Google Books 中的条目,然后通过map(prop('popularity'))
获取所有的流行度数值,最后使用 magical blackbird (B1
) combinator 来对同一个输入进行sum
和length
的计算,并求得平均值。// All the lines below are equivalent: const avg1 = B1(div)(sum)(length); const avg2 = arr => div(sum(arr))(length(arr)); const avg3 = arr => sum(arr) / length(arr); const avg4 = arr => arr.reduce((a, x) => a + x, 0) / arr.length; 复制代码
不要担心看不明白,上面主要是为大家演示有 4 种方式来实现
average
功能。这就是 JavaScript 的优美之处。相对来说,本文的内容是有点极客的。虽然笔者之前深度使用函数式语言 Haskell 做过不少研究项目,对函数式颇有理解,但是 point-free 风格的代码,我们是不建议在实际工程中使用的,维护成本会很高。我们Fundebug所有的代码都要求直观易懂,不推崇用一些奇淫技巧来实现。除非某些万不得已的地方,但是一定要把注释写得非常清楚,来降低后期的维护成本。
5. 终极优化: 一次计算出结果
之前所有的解法都可以很好地工作。那些使用
reduce()
的解法都有一个共同点,它们将大的问题拆解问小的子问题,然后通过不同的方式将它们组合起来。但是也要注意它们对数组遍历了三次,感觉很没有效率。如果一次就可以计算出来,才是最佳的方案。确实可以,不过需要一点数学运算。为了计算 n 个元素的平均值,我们使用下面的公式:
那么,计算 n+1 个元素的平均值,使用同样的公式(唯一不同的是 n 变成 n+1):
它等同于:
同样等同于:
做点变换:
结论是,我们可以一直记录当前状态下的所有满足条件的元素的平均值。只要我们知道之前所有元素的平均值和元素的个数。
// 求平均值 function averageScores({ avg, n }, slangTermInfo) { if (!slangTermInfo.found) { return { avg, n }; } return { avg: (slangTermInfo.popularity + n * avg) / (n + 1), n: n + 1 }; } const initialVals = { avg: 0, n: 0 }; const averagePopularity = victorianSlang.reduce(averageScores, initialVals).avg; console.log("Average popularity:", averagePopularity); 复制代码
这个方法只需要遍历一次就计算出平均值,缺点是我们做了更多的计算。每一次当元素满足条件,都要做乘法和除法,而不是最后才做一次除法。不过,它使用了更少的内存,因为没有中间的数组变量,我们只是记录了一个仅仅有两个元素的对象。
这样写还有一个缺点,代码一点都不直观,后续维护麻烦。至少一眼看过去不能理解它是做什么的。
所以,到底哪一种方案才是最好的呢?视情形而定。也许你有一个很大的数组要处理,也许你的代码需要在内存很小的硬件上跑。在这些场景下,使用第 5 个方案最佳。如果性能不是问题,那么就算使用最低效的方法也没问题。你需要选择最适合的。
还有一些聪明的朋友会思考:是否可以将问题拆解为子问题,仍然只遍历一次呢?是的,确实有。需要使用 transducer。
如果你对编程感兴趣或者想往编程方向发展,可以关注微信公众号【筑梦编程】,大家一起交流讨论!小编也会每天定时更新既有趣又有用的编程知识!
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rsi指标如何计算怎样分析RSI指标
2019-08-07 17:25:46很多人疑惑,RSI指标究竟是怎样计算的?能够让人如此信服。应该如何分析RSI指标的变化。今天小编就来为大家解答这些问题。大家也可以关注QR技术分析社区,里面也有详解。 首先,大家要知道RSI指标的计算公式: N日...不得不说RSI指标真的是一个很神奇的东西,看透了它就像看透了彩票的中奖数字一样,不能说是稳赢吧,但是也八九不离十了,至少不会输得很惨。很多人疑惑,RSI指标究竟是怎样计算的?能够让人如此信服。应该如何分析RSI指标的变化。今天小编就来为大家解答这些问题。大家也可以关注QR技术分析社区,里面也有详解。
首先,大家要知道RSI指标的计算公式: N日RSI =N日内收盘涨幅的平均值/(N日内收盘涨幅均值+N日内收盘跌幅均值) ×100。由这个算式就不难理解RSI指标的技术含义,即以向上的力量与向下的力量进行比较,若向上的力量较大,则计算出来的指标上升;若向下的力量较大,则指标下降,由此就可以测算出市场走势的强弱。
其实要想准确的分析RSI指标,就要先了解rsi指标的操作方向。RSI值将0到100之间分成了从"极弱"、“弱”"强"到"极强"四个区域。"强"和"弱"以50作为分界线,但"极弱"和"弱"之间以及"强"和"极强"之间的界限则要随着RSI参数的变化而变化。
然而不同的rsi指标参数,其区域的划分就不同。一般来说, rsi指标参数越大,分界线离中心线50就越近,离100和0就越远。不过一般都应落在15、30到70、85的区间内。RSI值如果超过50,表明市场进入强市,可以考虑买入,但是如果继续进入"极强"区,就要考虑物极必反,准备卖出了。同理RSI值在50以下也是如此,如果进入了"极弱"区,则表示超卖,应该伺机买入。这里建议大家关注QR社区,里面有很多经验之谈。
所以为什么说RSI指标很神奇呢?正是因为通过 RSI指标能够较清楚地看出市场何时处于超买状态和超卖状态,从而较好地把握买卖时机。不仅如此,RSI指标对于个股的波动反应很及时,特别适用于短线操作。并且相对于其它指标的滞后性,RSI指标往往能先于K线图反应短期走势。
关于RSI指标的理论有很多很多,只要你肯用心,铁杵也能磨成针。所以希望热爱股票的朋友一定要好好研究一下rsi指标,小编在这里只是讲了一些皮毛,需要大家去深入了解才能完全掌握RSI指标的使用。最后推荐大家看一下QMACD知识,对了解RSI很有帮助。 -
自动筛选的技巧(2)-找到低于平均数的记录
2016-09-02 08:53:21阿金:再问你个问题,怎样找到低于平均数的记录? 秀秀:嗯,一样的啊!!自动筛选也有这个功能! 阿金:关键是,它不用计算平均值也可以。 秀秀:哈哈哈,可以偷懒啊! 阿金:哈哈哈,非常适合你! 秀秀:难道...自动筛选的技巧(2)-找到低于平均数的记录
设计要点:数据、自动筛选,排序
阿金:用这个方法,还可以筛选出,“数量”排名前10%的的记录。
秀秀:嗯,其实很强大啊!
阿金:再问你个问题,怎样找到低于平均数的记录?
秀秀:嗯,一样的啊!!自动筛选也有这个功能!
阿金:关键是,它不用计算平均值也可以。
秀秀:哈哈哈,可以偷懒啊!
阿金:哈哈哈,非常适合你!
秀秀:难道你不愿意用?!
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excel数据平均分配给多人_excel表格 怎样均分数据-用Excel怎么才能将组数据平均分配给几个人...
2020-12-23 06:40:09怎样在Excel表格中求平均数?在excel中怎样自动生成各班各科的平均成绩可以调用Excel函数库的函实现。步骤如下:1. 在单元格内点击上公式-平均值”。2. 点击需要参与计算的单元格数据,符号用键盘输入,最后回车即可...怎样在Excel表格中求平均数?
在excel中怎样自动生成各班各科的平均成绩
可以调用Excel函数库的函实现。
步骤如下:
1. 在单元格内点击上公式-平均值”。
2. 点击需要参与计算的单元格数据,符号用键盘输入,最后回车即可。
百度百科-Excel函数
excel中 如何将大量的数据,自动均等的分成几个独...
有一个简单法不知道够不够便捷 使用筛选
在所需的数据项目前插入一列数据入=row()
然后使用筛选一插入的列为目标 筛选 总数/14 的值
然后分别复制到其他表格 不过需要筛选14次
可以考虑做成宏
比如下面的例子 录制一个简单宏 将Rows("1:9").Select中的 9 改为 总数/14 的值我只是做个例子
Sub Macro2()
Rows("1:9").Select
Selection.Cut
End Sub
然后去新表格按ctrl v 选中的数据行黏贴过去 14次
EXCEL数据分析图怎么插入平均数值线
1、首先打开excel,在表格中可以看到单元格并没有平布,选中需要设置的单区域。
2、然后点击工具栏中的“行和列”选项,在其下拉菜单中点击“行高”选项。
3、即可打开“行高”对话框,在其中输入需要的数值,点击确定按钮。
4、再点击“列宽”选项,在打开的列宽对话框中输入需要的数值,点击确定。
5、即可将选中的单元格区域更改为行高和列宽都固定的样式了。
用Excel怎么才能将组数据平均分配给几个人
A1:A48、B1:B48分别为姓名和分数,并对分数行了升序或降序。
在C1中输入或复制粘贴下列公
=MOD(ROW(A4),4) 1
或
=MOD(ROW(A1)-1,4) 1
下拉填充或双击C1的填充柄
选择C1:C48,复制,粘贴数值。
将C列进行升序或降序排列。
※●★◆■▲上面的处理方法,还是有问题,第1组和第12组分别是最强或最弱的。
C1:C8应该按1、2、3、4、4、3、2、1输入数值,复制后再连续粘贴5次,这样分组后各组的平均分比上述方法更接近。
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