我对换能器的理解和 js 代码是否正确

Question

我读过的关于换能器的网络文章

JS

• 转换器：JavaScript 中的高效数据处理管道 @ Eric Elliott -Medium

• 理解 JavaScript 中的转换器 @ Roman Liutikov-Medium

很难理解一半...

• 什么是换能器？

• 更简单的 JavaScript 转换器

• 如何使用转换器提高数据转换效率

Clojure

• Rich Hickey-cognitect 推出传感器

• Transducers-Clojure.org

我阅读了大约 2 页的 Clojure 官方教程，并了解了基本语法。我参考了内置函数参考来理解转换器示例代码。

我对以上两篇文章的理解大概是75%...

我的问题

我想知道以下理解/js代码是否正确。请帮帮我。<(_ _)>

关于换能器

1. by 的返回值compose()是一个转换器。

2. Transducer 通过transduce()作为参数传递给函数来执行，此外， (2)Transducer 通过将数组直接传递给 来执行transducer()。

3. 在（2）的过程中，不产生中间值，并执行如下链接的有效过程。

• 了解 JavaScript 中的转换器 @ Roman Liutikov -Medium

我的代码

"use strict";

const map = fn => arr => arr.map(fn),

filter = fn => arr => arr.filter(fn),

addReducer = arr => arr.reduce((acc, num) => acc + num, 0),

add1 = n => n + 1,

even = n => n % 2 === 0,

compose = (...fns) => initVal => fns.reduce((acc, fn) => fn(acc), initVal),

transduce = (xform, reducer, arr ) => reducer( xform(arr) );

const arr = [1,2,3],

transducer = compose(  /* called transducer or xform */

   map( add1 ), // 2,3,4

   filter( even ), // 2,4

);

console.log( transducer(arr) ) // 2,4

console.log( transduce(transducer, addReducer, arr) ) // 6

Answer 1

您的代码与传感器无关。您对filter和 的定义m̀ap表明它使用普通的 JSfilter和mapconst map = fn => arr => arr.map (fn),const filter = fn => arr => arr.filter (fn),const combo = compose(map(add1), filter(even));combo(arr); ==> [2, 4]发生的情况是初始数组被传递给mapwith add1，它将生成数组[2, 3, 4]，然后它被传递给filterwitheven并[2, 4]创建一个新数组。换能器也一样：const arr = [1, 2, 3];const add1 = n => n + 1;const even = n => n% 2 === 0;const compose = (...fns) => {&nbsp; const [firstFunc, ...restFuncs] = fns.reverse();&nbsp; return (...args) => restFuncs.reduce((acc, fn) => fn(acc), firstFunc(...args));};const mapping =&nbsp;&nbsp; fn => join => (acc, e) => join(acc, fn(e));const filtering =&nbsp;&nbsp; isIncluded => join => (acc, e) => isIncluded(e) ? join(acc, e) : acc;const transducer = compose(mapping(add1), filtering(even));const arrayJoin = (acc, e) => ([...acc, e]);const result = arr.reduce(transducer(arrayJoin), []);console.log(result);所以区别在于，当您将 传递join给换能器时，会发生这种情况：mapping(add1)(filtering(even)(arrayAdd))filtering是添加到某些集合的唯一步骤。当mapping调用join是filtering直接调用。这就是为什么签名(acc, e)在工作部分和join功能上是相同的。当代码运行时，添加和过滤同时完成，结果只有一个生成的数组，没有中间值。

Answer 2

转换器利用了函数组合从 arity 中抽象出来的事实，即可以返回一个函数而不是“正常值”：const comp = f => g => x => f(g(x));const add = x => y => x + y;const sqr = x => x * x;const add9 = comp(add) (sqr) (3); // returns a lambdaconsole.log(&nbsp; add9(6)); // 15现在换能器本身很无聊：reduce => acc => x => /* body is specific to the transducer at hand */它只是一个需要 reducer（即组合其两个参数的二元函数）的闭包，然后可以直接输入到您最喜欢的 reduce 函数中。我们来看看地图转换器：const mapper = f => (reduce => acc => x =>&nbsp; reduce(acc) (f(x)));多余的括号只是说明了换能器的闭合。在这种情况下，它关闭了f我们的转换函数。接下来我们将应用它：// map transducerconst mapper = f => reduce => acc => x =>&nbsp; reduce(acc) (f(x));// my favorite fold (reducing function)const arrFold = alg => zero => xs => {&nbsp; let acc = zero;&nbsp; for (let i = 0; i < xs.length; i++)&nbsp; &nbsp; acc = alg(acc) (xs[i], i);&nbsp; return acc;};// reducerconst add = x => y => x + y;// transformerconst sqr = x => x * x;// MAINconst main = arrFold(mapper(sqr) (add)) (0);console.log(&nbsp; main([1,2,3])); // 14嗯，没有那么令人印象深刻，对吧？转换器的真正力量来自于它们与功能组合的结合：// map transducerconst mapper = f => reduce => acc => x =>&nbsp; reduce(acc) (f(x));// filter transducerconst filterer = p => reduce => acc => x =>&nbsp; p(x) ? reduce(acc) (x) : acc;&nbsp;&nbsp;// my favorite fold (reducing function)const arrFold = alg => zero => xs => {&nbsp; let acc = zero;&nbsp; for (let i = 0; i < xs.length; i++)&nbsp; &nbsp; acc = alg(acc) (xs[i], i);&nbsp; return acc;};// helpersconst add = x => y => x + y; // reducerconst sqr = x => x * x; // transformerconst isOdd = x => (x & 1) === 1; // predicateconst comp = f => g => x => f(g(x));// MAINconst main = arrFold(comp(filterer(isOdd)) (mapper(sqr)) (add)) (0);console.log(&nbsp; main([1,2,3])); // 10尽管我们涉及到两个传感器，但只有一次遍历Array.&nbsp;此属性称为循环融合。由于换能器组合返回另一个函数，因此求值顺序相反，即从左到右，而函数组合通常从右到左。可重用性是另一个优点。您只需定义一次转换器，并且可以将它们一次性用于所有可折叠数据类型。还值得注意的transduce是，这只是一个方便的功能，对理解概念并不重要。关于换能器，差不多就是这样。