問題タブ [language-agnostic]

For questions regarding programming in ECMAScript (JavaScript/JS) and its various dialects/implementations (excluding ActionScript). Note JavaScript is NOT the same as Java! Please include all relevant tags on your question; e.g., [node.js], [jquery], [json], [reactjs], [angular], [ember.js], [vue.js], [typescript], [svelte], etc.

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algorithm - 末尾再帰とは

Lisp を学び始めているときに、末尾再帰という用語に出くわしました。正確にはどういう意味ですか?

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ruby - 継続の「実際の」使用例を探す

私は継続の概念を理解しようとしていますが、ウィキペディアの記事から、このようないくつかの小さな教育の例を見つけました:

この小さな関数が何をするかは理解できますが、明確な用途は見当たりません。近いうちにコード全体で継続を使用する予定はありませんが、継続が適切な場合がいくつかあることを知りたいと思います。

だから私は、継続がプログラマーとして私に提供できるものについて、より明示的に有用なコードサンプルを探しています。

乾杯!

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algorithm - 自然な並べ替えアルゴリズム

さまざまなプログラミング言語で文字列の配列を自然に並べ替えるにはどうすればよいですか? 実装とそれがどの言語であるかを回答に投稿してください。

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algorithm - 良いハッシュ関数とは?

良いハッシュ関数とは? 大学のデータ構造コースで多くのハッシュ関数とアプリケーションを見てきましたが、良いハッシュ関数を作成するのは非常に難しいということがほとんどでした。衝突を避けるための経験則として、私の教授は次のように述べています。

(mod は C および同様の言語の % 演算子です)

素数がハッシュテーブルのサイズになります。これは衝突を回避するためのやや優れた機能であり、高速なものだと思いますが、どうすればより良いものを作ることができますか? 数値キーに対する文字列キーのより良いハッシュ関数はありますか?

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php - if文の条件最適化

2 つの条件 (OR 演算子で区切られている) を持つ if ステートメントがあります。条件の 1 つは +70% の状況をカバーし、2 番目の条件よりも処理/実行にかかる時間がはるかに短いため、速度のために、最初の条件が false と評価された場合に処理される 2 番目の条件。

最初の条件 (より速い条件) が最初に if ステートメントに現れるように条件を並べ替えると、この条件が満たされ、true と評価された場合、2 番目の条件は処理されますか?

または、最初の条件が false と評価された場合にのみ 2 番目の条件をチェックするために、2 つの if ステートメントをネストする必要がありますか?

私はPHPで作業していますが、これは言語に依存しない可能性があると思います。

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language-agnostic - 関数には return ステートメントを 1 つだけ含める必要がありますか?

関数内に return ステートメントを 1 つだけ持つ方がよい理由はありますか?

それとも、関数内に多くの return ステートメントが存在する可能性があることを意味する、論理的に正しいとすぐに関数から戻ることは問題ないのでしょうか?

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java - コンストラクターの仮想関数、なぜ言語が異なるのですか?

C ++では、コンストラクター内から仮想関数が呼び出されると、仮想関数のようには動作しません。

この振る舞いに初めて遭遇した人は誰もが驚いたと思いますが、考え直してみると、それは理にかなっています。

派生コンストラクターが実行されていない限り、オブジェクトはまだ派生インスタンスではありません。

では、派生関数をどのように呼び出すことができますか?前提条件を設定する機会がありませんでした。例:

Javaと.NETでもまったく同じですが、反対の方向に進むことを選択しました。おそらく、驚き最小の原則の唯一の理由は何でしょうか。

どちらが正しい選択だと思いますか?

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language-agnostic - ピアツーピア システム全体でアイテムを確実に、しかし最小限に配布する方法

クエリ可能なピア ツー ピア システムがある場合は、

  • ネットワーク全体のクエリの総数を減らす (「人気のある」アイテムを広く配布し、「類似の」アイテムをまとめて配布することにより)
  • 各ノードで余分なストレージを避ける
  • クライアントのダウンタイム、ハードウェア障害、およびユーザーの離脱に直面して、中程度に希少なアイテムであっても良好な可用性を保証します (おそらく、アーキビスト/歴史家にとって希少なアイテムを検出します)
  • ネットワーク パーティションが発生した場合にクエリが一致を見つけられないことを回避する

これらの要件を考えると:

  1. 標準的なアプローチはありますか?そうでない場合、尊敬されているが実験的な研究はありますか? 私は分散スキームに精通している人もいますが、ロバスト性の学習に実際に取り組んでいるものは見たことがありません。
  2. 明らかな基準がありませんか?
  3. この問題に取り組んだり、解決したりすることに興味のある人はいますか? (もしそうなら、私が今週末に一緒に投げた非常に不十分なシミュレーターの一部をオープンソースにして喜んで、一般的に役に立たないアドバイスを提供します)。

@cdv: 今ビデオを見ましたが、とても良いです。プラグイン可能な配布戦略に完全に到達しているとは思えませんが、90% は確実に達成されています。ただし、質問は、このアプローチとの有用な違いを強調しており、私のさらなる懸念のいくつかに対処し、フォローアップするための参考文献をいくつか提供してくれます。したがって、質問は未解決であると考えていますが、暫定的にあなたの回答を受け入れています。

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algorithm - 真の乱数発生器

これは「本当の」質問ではないことを申し訳ありませんが、疑似ランダムだけでなく、真の乱数を生成するためにランダマイザーをランダムにランダム化することについての投稿をここで見たことを覚えています。探しても見当たりません。

その記事について知っている人はいますか?

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unit-testing - いつ嘲笑する必要がありますか?

モック オブジェクトとフェイク オブジェクトの基本的な理解はありますが、モックをいつどこで使用するかについてはよくわかりません。特に、ここのシナリオに適用されるためです。