Читаем Выразительный JavaScript полностью

  function plus(a, b) { return a + b; }

  return array.reduce(plus) / array.length;

}

function age(p) { return p.died - p.born; }

function male(p) { return p.sex == "m"; }

function female(p) { return p.sex == "f"; }


console.log(average(ancestry.filter(male).map(age)));

// → 61.67

console.log(average(ancestry.filter(female).map(age)));

// → 54.56

(Глупо, что нам приходится определять сложение как функцию plus, но операторы в JavaScript не являются значениями, поэтому их не передашь в качестве аргументов.)

Вместо того, чтобы впутывать алгоритм в большой цикл, всё распределено по концепциям, которые нас интересуют – определение пола, подсчёт возраста и усреднение чисел. Мы применяем их по очереди для получения результата.

Для написания понятного кода это прямо-таки сказочная возможность. Конечно, ясность не достаётся бесплатно.

Цена

В счастливом краю элегантного кода и красивых радуг живёт гадское чудище по имени Неэффективность.

Программа, обрабатывающая массив, красивее всего представляется в виде последовательности явно разделённых шагов, каждый из которых что-то делает с массивом и возвращает новый массив. Но наслоение всех этих промежуточных массивов стоит дорого.

Точно так же, передача функции в forEach, чтобы та прошлась по массиву за нас, удобна и проста в понимании. Но вызов функций в JavaScript обходится дороже по сравнению с циклами.

Так же обстоят дела со многими техниками, улучшающими читаемость программ. Абстракции добавляют слои между чистой работой компьютера и теми концепциями, с которыми мы работаем – и в результате компьютер делает больше работы. Это не железное правило – есть языки, которые позволяют добавлять абстракции без ухудшения эффективности, и даже в JavaScript опытный программист может найти способы писать абстрактный и быстрый код. Но это проблема встречается часто.

К счастью, большинство компьютеров безумно быстрые. Если ваш набор данных не слишком велик, или время работы должно быть всего лишь достаточно быстрым с точки зрения человека (например, делать что-то каждый раз, когда пользователь жмёт на кнопку) – тогда не имеет значения, написали вы красивое решение, которое работает половину миллисекунды, или очень оптимизированное, которое работает одну десятую миллисекунды.

Удобно примерно подсчитывать, как часто будет вызываться данный кусочек кода. Если у вас есть цикл в цикле (напрямую, или же через вызов в цикле функции, которая внутри также работает с циклом), то код будет выполнен N×M раз, где N – количество повторений внешнего цикла, а M – внутреннего. Если во внутреннем цикле есть ещё один цикл, повторяющийся P раз, тогда мы уже получим N×M×P, и так далее. Это может приводить к большим числам, и когда программа тормозит, проблему часто можно локализовать в небольшом кусочке кода, находящемся внутри самого внутреннего цикла.

Пра-пра-пра-пра-пра-…

Мой дед, Филиберт Хавербеке, упомянут в файле с данными. Начиная с него я могу отследить свой род в поисках самого древнего из предков, Паувелса ван Хавербеке, моего прямого предка. Теперь я хочу подсчитать, какой процент ДНК у меня от него (в теории).

Чтобы пройти от имени предка до объекта, представляющего его, мы строим объект, который сопоставляет имена и людей.

var byName = {};

ancestry.forEach(function(person) {

  byName[person.name] = person;

});


console.log(byName["Philibert Haverbeke"]);

// → {name: "Philibert Haverbeke", …}

Задача – не просто найти у каждой из записей отца и посчитать, сколько шагов получается до Паувелса. В истории семьи было несколько браков между двоюродными родственниками (ну, маленькие деревни и т.д.). В связи с этим ветви семейного дерева в некоторых местах соединяются с другими, поэтому генов у меня получается больше, чем 1/2 в степени G (G – количество поколений между Паувелсом и мною). Эта формула исходит из предположения, что каждое поколение расщепляет генетический фонд надвое.

Разумно будет провести аналогию с reduce, где массив низводится до единственного значения путём последовательного комбинирования данных слева направо. Здесь нам тоже надо получить единственное число, но при этом нужно следовать линиям наследственности. А они формируют не простой список, а дерево.

Перейти на страницу:

Похожие книги

1С: Бухгалтерия 8 с нуля
1С: Бухгалтерия 8 с нуля

Книга содержит полное описание приемов и методов работы с программой 1С:Бухгалтерия 8. Рассматривается автоматизация всех основных участков бухгалтерии: учет наличных и безналичных денежных средств, основных средств и НМА, прихода и расхода товарно-материальных ценностей, зарплаты, производства. Описано, как вводить исходные данные, заполнять справочники и каталоги, работать с первичными документами, проводить их по учету, формировать разнообразные отчеты, выводить данные на печать, настраивать программу и использовать ее сервисные функции. Каждый урок содержит подробное описание рассматриваемой темы с детальным разбором и иллюстрированием всех этапов.Для широкого круга пользователей.

Алексей Анатольевич Гладкий

Программирование, программы, базы данных / Программное обеспечение / Бухучет и аудит / Финансы и бизнес / Книги по IT / Словари и Энциклопедии
Programming with POSIX® Threads
Programming with POSIX® Threads

With this practical book, you will attain a solid understanding of threads and will discover how to put this powerful mode of programming to work in real-world applications. The primary advantage of threaded programming is that it enables your applications to accomplish more than one task at the same time by using the number-crunching power of multiprocessor parallelism and by automatically exploiting I/O concurrency in your code, even on a single processor machine. The result: applications that are faster, more responsive to users, and often easier to maintain. Threaded programming is particularly well suited to network programming where it helps alleviate the bottleneck of slow network I/O. This book offers an in-depth description of the IEEE operating system interface standard, POSIX (Portable Operating System Interface) threads, commonly called Pthreads. Written for experienced C programmers, but assuming no previous knowledge of threads, the book explains basic concepts such as asynchronous programming, the lifecycle of a thread, and synchronization. You then move to more advanced topics such as attributes objects, thread-specific data, and realtime scheduling. An entire chapter is devoted to "real code," with a look at barriers, read/write locks, the work queue manager, and how to utilize existing libraries. In addition, the book tackles one of the thorniest problems faced by thread programmers-debugging-with valuable suggestions on how to avoid code errors and performance problems from the outset. Numerous annotated examples are used to illustrate real-world concepts. A Pthreads mini-reference and a look at future standardization are also included.

David Butenhof

Программирование, программы, базы данных