在前面几次讨论中我们介绍了Free是个产生Monad的最基本结构.它的原理是把一段程序(AST)一连串的运算指令(ADT)转化成数据结构存放在内存里,这个过程是个独立的功能描述过程.然后另一个独立运算过程的Interpreter会遍历(traverse)AST结构,读取结构里的运算指令,实际运行指令.这里的重点是把一连串运算结构化(reify)延迟运行,具体实现方式是把Monad的连续运算方法flatMap转化成一串Suspend结构(case class),把运算过程转化成创建(constru…

从上面多篇的讨论中我们了解到scalaz-stream代表一串连续无穷的数据或者程序.对这个数据流的处理过程就是一个状态机器(state machine)的状态转变过程.这种模式与我们通常遇到的程序流程很相似:通过程序状态的变化来推进程序进展.传统OOP式编程可能是通过一些全局变量来记录当前程序状态,而FP则是通过函数组合来实现状态转变的.这个FP模式讲起来有些模糊和抽象,但实际上通过我们前面长时间对FP编程的学习了解到FP编程讲究避免使用任何局部中间变量,更不用说全局变量了.FP程序的数据A是…

scalaz-stream库的主要设计目标是实现函数式的I/O编程(functional I/O).这样用户就能使用功能单一的基础I/O函数组合成为功能完整的I/O程序.还有一个目标就是保证资源的安全使用(resource safety):使用scalaz-stream编写的I/O程序能确保资源的安全使用,特别是在完成一项I/O任务后自动释放所有占用的资源包括file handle.memory等等.我们在上一篇的讨论里笼统地解释了一下scalaz-stream核心类型Process的基本情况,…

scala已经配备了自身的Future类.我们先举个例子来了解scala Future的具体操作: import scala.concurrent._ import ExecutionContext.Implicits.global object scalafuture { def dbl(i: Int): Future[Int] = Future { Thread.sleep() ; i + i } //> dbl: (i: Int)scala.concurrent.Future[Int] v…

数学运算可以直接应用到变量 Example 3-5. math examples 例 3-5.数学运算的例子   {$foo+1} {$foo*$bar} {* some more complicated examples *} {$foo->bar-$bar[1]*$baz->foo->bar()-3*7} {if ($foo+$bar.test%$baz*134232+10+$b+10)} {$foo|truncate:"`$fooTruncCount/$barTruncF…

1.struct与typedef struct struct Student{int a;int b}stu1; //定义名为Student的结构体,及一个Student变量stu1 struct {int a;int b;}stu1; //只定义了一个结构体变量stu1,未定义结构体名,无法再定义其他变量 typedef struct Student{int a;int b;}Stu1,Stu2; //定义结构体类型为Student,别名为Stu1或Stu2,此时有三种定义相应变量的方式: s…

使用JAVA编程语言,独立完成一个包含3到5个数字的四则运算练习,软件基本功能要求如下: 程序可接收一个输入参数n,然后随机产生n道加减乘除练习题,每个数字在 0 和 100 之间,运算符在3个到5个之间. 为了让小学生得到充分锻炼,每个练习题至少要包含2种运算符.同时,由于小学生没有分数与负数的概念,你所出的练习题在运算过程中不得出现负数与非整数,比如不能出 3/5+2=2.6,2-5+10=7等算式. 练习题生成好后,将你的学号与生成的n道练习题及其对应的正确答案输出到文件"result.t…

递归: 对于递归最经典的应用当然就是阶乘的计算啦,所以下面用kotlin来用递归实现阶乘的计算: 编译运行: 那如果想看100的阶乘是多少呢? 应该是结果数超出了Int的表述范围,那改成Long型再试下: 呃~~还是显示为0,那就没有方法能看到100的阶乘是多少了么,当然有!!这时需要用到另外一个数据类型啦,貌似平常没怎么用到过,如下: 好大~~ 尾递归优化:这里再用递归来实现数字的累加,其规则跟阶乘类似:1的累加=1.2的累加=2+1.3的累加=3+2+1.4的累加=4+3+2+1,实现当然s…

scalaz-stream支持无穷数据流(infinite stream),这本身是它强大的功能之一,试想有多少系统需要通过无穷运算才能得以实现.这是因为外界的输入是不可预料的,对于系统本身就是无穷的,比如键盘鼠标输入什么时候终止.网站上有多少网页.数据库中还有多少条记录等等.但对无穷数据流的运算又引发了新的挑战.我们知道,fp程序的主要运算方式是递归算法,这是个问题产生的源泉:极容易掉入StackOverflowError陷阱.相信许多人对scalaz-stream如何实现无穷数据的运算安全都…

fs2在处理异常及资源使用安全方面也有比较大的改善.fs2 Stream可以有几种方式自行引发异常:直接以函数式方式用fail来引发异常.在纯代码里隐式引发异常或者在运算中引发异常,举例如下: /函数式 val err = Stream(,,) ++ Stream.fail(new Exception("oh,no...")) //> err : fs2.Stream[Nothing,Int] = append(Segment(Emit(Chunk(1, 2, 3))), S…