reduce

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我有這個文件： A.H struct B; struct A { A(... B &b) : b(b) {} B &b; }; 而且B.h： #include "A.h" struct B{ ... std::vector<A> as; } 而且我有這個omp_declare_reduction： #pragma omp declare r

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Hadoop中reducer的好處是什麼？

我沒有看到一個值，在以下情況下Hadoop中的減速器： map任務生成唯一的密鑰（因爲我們可以合併這兩個地圖/起來，從而降低功能）輸出map任務的尺寸過大（這將耗盡內存，如果我們等待減速開始工作）如果我們不需要分組和按鍵的排序任何功能如果我錯了，請糾正我。如果有人能給我一個真正的減速器的好處的例子，當它應該使用，我會很感激。

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Javascript：使用reduce（）查找最小值和最大值？

我有一個類的代碼，我應該使用reduce（）方法來查找數組中的最小值和最大值。但是，我們只需要使用一個呼叫來減少。返回數組的大小應爲2，但我知道reduce（）方法總是返回大小爲1的數組。我可以使用下面的代碼獲取最小值，但是我不知道如何獲取在同一個呼叫中最大值。我假設一旦我確實獲得了最大值，那麼在reduce（）方法結束之後，我將它推送到數組中。 /** * Takes an array of

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的JavaScript減少對時間戳

陣列我試圖減少基於時間戳此陣： Var Data = [{"Group":"OPS","Date":"2017-04-18T00:00:00.000Z","Count":1},{"Group":"BOE","Date":"2017-04-19T00:00:00.000Z","Count":1},{"Group":"EDW","Date":"2017-04-21T00:00:00.000Z","Co

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Javascript：使用reduce（）將頻率轉換爲百分比？

我的代碼中的一個函數需要一個數組數組，並將這些數字的第一個數字以及它們在數組中出現的次數放入映射中。因此，例如，對於 [1539, 1390, 1023, 2642, 3912, 7419, 7129, 9520, 2239] 數組中生成的地圖將 {"1" => 3, "2" => 2, "3" => 1, "7" => 2, "9" => 1} 現在我工作的功能，我必須得接受一個生成的地

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爲什麼這不是遞歸定義的減少工作（JS）？

我試圖重新定義JavaScript的降低使用遞歸函數。這是我的嘗試，這是行不通的。如果任何人都可以稍微改變它來使它工作，那將是很棒的，因爲我會更好地理解它。（這是functional-javascript-workshop的練習）。 function reduce(arr, fn, initial) { if (arr.length) { var newArr = arr.

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如何進一步降低Array.prototype.reduce（）物品進入新亞集團

我使用Array.prototype.reduce（）試圖組數據我被priorityId分組和我的數據如下： { priorityId: 100, type: train color: black } { priorityId: 50, type: car, color: orange } { priorityId: 25, type: bike, color: yellow } { pr

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在Javascript

使物體與數組的數組值。這是我的數組： var input = [ { date: '2017-07-19', number: 10 }, { date: '2017-07-20', number: 7.5 }, { date: '2017-07-20', number: 9

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組合兩個不可變列表的最佳方式是什麼？

我有兩個列表，我試圖將它們組合到一個新列表中，以便現有的id被更新，新的列表被添加到列表中，然後按id排序。有沒有更好或更有效的方法來做到這一點？ // Original list const list = Immutable.List([ { id: 1, name: 'List Item 1' }, { id: 2, name: 'List Item 2' },

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減速器在mapreduce wordcount程序中沒有被驅動程序調用

package com.delhi; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.conf.Configured; import org.apache.hadoop.fs.Path; import org.apache.hadoop.io.LongWritable; import org.a