一次性生成自定义图案编号序列答案

【问题标题】：Generate a custom pattern number sequence in one go一次性生成自定义图案编号序列
【发布时间】：2020-05-11 02:49:02
【问题描述】：

我想使用函数初始化构造一次性生成以下数字序列：

Array(0, 0, 0, 0, 3, 3, 6, 6, 9, 9, ..., n*3, n*3)

一种方法是：

Array.fill[Int](2)(0) ++ Array.tabulate(4)(_*3)

但我需要将构造的第二部分的每个值加倍，即得到0, 0，然后是3, 3 等。如何复制第二个构造的值？

我也想不出一个能生成这样序列的数学函数。

【问题讨论】：

我假设 Scala 支持整数除法？如果是这样，您可以在乘以 3 之前将索引除以 2；将从 0 和 1 映射到 0，从 2 和 3 映射到 3，从 4 和 5 映射到 6，等等
@ruakh 好主意，我没想到 :)

标签： arrays algorithm scala functional-programming

【解决方案1】：

Array(0,0) ++ (0 to 2*n).map(_ / 2 * 3)

【讨论】：

【解决方案2】：

考虑单次通过的尾递归解决方案

def pattern(n: Int): List[Int] = {
  @tailrec def run(n: Int, acc: List[Int]): List[Int] = {
    n match {
      case 0 => 0 :: 0 :: 0 :: 0 :: acc
      case i => run(i - 1, (i * 3) :: (i * 3) :: acc)
    }
  }
  run(n-1, Nil)
}

【讨论】：

@SkyWalker 请注意，当我的意思是 Arrays 不是 flattening 的最佳数据类型时。我的意思是你可以/应该使用这样的东西。
它“向后”工作，允许我们在恒定时间内将元素添加到List。

【解决方案3】：

你可以这样做：

def create(n: Int): Array[Int] =
  Array.tabulate(n)(i => Array.fill(if (i == 0) 4 else 2)(3 * i)).flatten

但是，数组并不是扁平化的最佳数据类型。

【讨论】：

【解决方案4】：

这是使用flatMap 的可能解决方案：

Array.fill[Int](2)(0) ++ Array.tabulate(4)(_*3).flatMap(x => Array(x, x))

【讨论】：

【解决方案5】：

jmh 答案基准

@State(Scope.Benchmark)
@BenchmarkMode(Array(Mode.Throughput))
class So59902144 {
  def Luis(n: Int) = Array.tabulate(n)(i => Array.fill(if (i == 0) 4 else 2)(3 * i)).flatten
  def Dima(n: Int) = Array(0,0) ++ (0 until 2*n).map(_ / 2 * 3)
  def SkyWalker(n: Int) = Array.fill[Int](2)(0) ++ Array.tabulate(n)(_*3).flatMap(x => Array(x, x))
  def MarioGalic(n: Int) =  {
    @tailrec def run(n: Int, acc: List[Int]): List[Int] = {
      n match {
        case 0 => 0 :: 0 :: 0 :: 0 :: acc
        case i => run(i - 1, (i * 3) :: (i * 3) :: acc)
      }
    }
    run(n-1, Nil)
  }

  val n = 10000
  @Benchmark def _Luis = Luis(n)
  @Benchmark def _Dima = Dima(n)
  @Benchmark def _SkyWalker = SkyWalker(n)
  @Benchmark def _MarioGalic = MarioGalic(n)
}

sbt "jmh:run -i 5 -wi 2 -f 1 -t 1 -prof gc bench.So59902144"

[info] Benchmark                   Mode   Cnt        Score       Error   Units
[info] So59902144._Dima            thrpt    5     5178.171 ±   837.780   ops/s
[info] So59902144._Luis            thrpt    5     3649.262 ±   309.027   ops/s
[info] So59902144._MarioGalic      thrpt    5    10926.546 ±  3587.691   ops/s
[info] So59902144._SkyWalker       thrpt    5     6088.413 ±   474.100   ops/s

【讨论】：

芜湖，我是最慢的，这很好，因为我确信flatten 是一个非常糟糕的主意。它表明，如果使用得当，Lists 可以非常高效。
@SkyWalker Credit 转至 Travis Brown 的 excelent answer，它演示了如何进行这些测量。