Clojure 如何用更惯用的东西替换这个循环？

我一直在努力，我只是花了一个小时盯着这个循环，试图把它变成一个reduce或其他“更漂亮”的循环。我被绊倒了，因为我在循环中试图达到那个目标号码，并且很早就回来了。这里的想法是随机生成一个数字（基于大小）并返回该数字处的身体部位。从概念上讲，我正在考虑将列表一分为二并返回“断点”。我还可以想象在它上面映射，然后添加一个“大小索引”进行过滤。我觉得我错过了一些简单的东西（我一直在尝试减少）

该电路有效地短路了一个减速器

此外，我还将reduce on+替换为apply（虽然效率稍低，但更清晰）

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最后一个if是返回nil，而不是如果命中从未发生，则返回累计大小。

我认为做一个约化来获得累计总和

然后找到第一个匹配密码的

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将使您能够摆脱显式循环。

我在Clojure的早期课程之一是，当循环是正确的解决方案时，使用循环是正确的。原始代码并不坏，不一定需要任何改进

如果您有很多权重（大小），那么二进制搜索正确的间隔将比简单的线性搜索更好。进行二进制搜索最简单的方法可能是让Java进行搜索

(defn find-interval [intervals x]
  (Math/abs (inc (java.util.Collections/binarySearch intervals x))))

要学习的一个重要的函数习惯用法是闭包，或“忽略lambda”。我们可以通过将变量放置在返回函数的词法环境中来保存它们。在这种情况下，我们将在向量中保存预计算的累计权重之和

w

、它们的总计

n

，以及我们要从中选择的值

(defn weighted-choice-generator [choices]
  (let [weights (java.util.ArrayList. (reductions + (map second choices)))
        values (mapv first choices)
        n (last weights)]
    (fn [] (nth values (find-interval weights (long (rand n)))))))

我们将强制样本数据成为如上所述的值-权重对序列，并从加权选择生成器获取命中函数

(def hit-hobbit-asym (weighted-choice-generator 
                       (map (juxt identity :size) asym-hobbit-body-parts)))

现在进行数千次测试，以确认点击量与大小成比例：

(pprint (frequencies (repeatedly 59000 hit-hobbit-asym)))
{{:name "left-shoulder", :size 3} 2951,
 {:name "chest", :size 10} 9922,
 {:name "left-forearm", :size 3} 3046,
 {:name "left-lower-leg", :size 3} 3038,
 {:name "neck", :size 2} 1966,
 {:name "back", :size 10} 9900,
 {:name "left-ear", :size 1} 997,
 {:name "nose", :size 1} 1023,
 {:name "left-thigh", :size 4} 4020,
 {:name "left-achilles", :size 1} 972,
 {:name "left-hand", :size 2} 2075,
 {:name "left-foot", :size 2} 2062,
 {:name "left-eye", :size 1} 1047,
 {:name "left-knee", :size 2} 2068,
 {:name "left-upper-arm", :size 3} 2996,
 {:name "abdomen", :size 6} 6020,
 {:name "head", :size 3} 2933,
 {:name "left-kidney", :size 1} 986,
 {:name "mouth", :size 1} 978}

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所谓的函数式编程的面包和黄油

map，reduce/fold

是关于消耗整个值序列，它们没有任何方法“打破循环”（如果它们有这样的选择，它们将使用一个额外的参数，该参数将是决定何时打破循环的谓词）。在Clojure中，reduce确实有一种方法来打破循环，

reduced

function.clojure-contrib已经过时。apply+真的比reduce+更有效吗？不管效率如何，

apply+

都有点简单易懂。@lgrapenthin好吧，我错了，我只是用短输入大小和长输入大小进行了基准测试，在这两种情况下reduce都稍微快一点。我可能记错了以前的基准测试，或者记错了结果。我将编辑答案以反映这一点。谢谢你的基准！顺便说一句，我们最近遇到了一个类似的问题，事实证明应用速度更快，所以也许你对早期基准没有错。让我找到它…不幸的是，在评论中讨论的答案被作者删除了。

(def hit-hobbit-asym (weighted-choice-generator 
                       (map (juxt identity :size) asym-hobbit-body-parts)))

(pprint (frequencies (repeatedly 59000 hit-hobbit-asym)))
{{:name "left-shoulder", :size 3} 2951,
 {:name "chest", :size 10} 9922,
 {:name "left-forearm", :size 3} 3046,
 {:name "left-lower-leg", :size 3} 3038,
 {:name "neck", :size 2} 1966,
 {:name "back", :size 10} 9900,
 {:name "left-ear", :size 1} 997,
 {:name "nose", :size 1} 1023,
 {:name "left-thigh", :size 4} 4020,
 {:name "left-achilles", :size 1} 972,
 {:name "left-hand", :size 2} 2075,
 {:name "left-foot", :size 2} 2062,
 {:name "left-eye", :size 1} 1047,
 {:name "left-knee", :size 2} 2068,
 {:name "left-upper-arm", :size 3} 2996,
 {:name "abdomen", :size 6} 6020,
 {:name "head", :size 3} 2933,
 {:name "left-kidney", :size 1} 986,
 {:name "mouth", :size 1} 978}