在程序设计的时候，我们通常希望使用同样的数据结构或算法，就可以处理许多不同类型的元素，比如通用的List或只需要实现compare函数的排序算法。对于这个问题，不同的编程语言已经提出了各种各样的解决方案：从只是提供对特定目标有用的通用函数（如C，Go），到功能强大的图灵完备的通用系统（如Rust，C++）。在本文中，我将带你领略不同语言中的泛型系统以及它们是如何实现的。我将从C这样的不具备泛型系统的语言如何解决这个问题开始，然后分别展示其他语言如何在不同的方向上逐渐添加扩展，从而发展出各具特色的泛型系统。 泛型是元编程领域内通用问题的简单案例：编写可以生成其他程序的程序。我将描述三种不同的完全通用的元编程方法，看看它们是如何在泛型系统空的不同方向进行扩展：像Python这样的动态语言，像Template Haskell这样的过程宏系统，以及像Zig和Terra这样的阶段性编译。
这是《从 Java 和 JavaScript 来学习 Haskell 和 Groovy》系列的第四篇。
函数式编程的精髓就在于，我们可以用好多好多小小函数，搭搭搭，组成一个个大函数，最终写出整个程序来。比如我们想写一个函数
我在滑铁卢大学的最后一个学期选了CS444：编译原理这门课程，课程项目是编写一个编译器，将Java语言的子集编译成x86代码，三人结组，语言自由选择。
我不认为机器学习中使用的数据结构与在软件开发的其他领域中使用的数据结构有很大的不同。然而，由于许多问题的规模和难度，掌握基本知识是必不可少的。
hiding语法能够缓解命名冲突问题，但不很方便，对于存在大量命名冲突的模块，可以通过qualified保留命名空间来避免冲突
在本文中，将分享一些常见的编程面试问题，这些问题来自于不同经验水平的程序员，囊括从刚大学毕业的人到具有一到两年经验的程序员。
术语“函数式编程”意指函数或者方法的行为应该像“数学函数”一样—— 没有任何副作用。
既然数据结构是研究数据元素之间的基本关系，那基本关系如何表示呢？逻辑结构就是根据数据元素之间关系的不同特性，分为了4类基本结构
TypeScript 团队发布了 TypeScript 4.1，其中包括功能强大的模板字面量类型、映射类型的键重映射以及递归条件类型。
数据结构是一种组织和存储数据的方式，它涉及如何在计算机中存储和访问数据的方法和技术。数据结构可以用来解决不同类型的问题，包括搜索、排序、插入和删除等操作。常见的数据结构包括数组、链表、栈、队列、树、图等。不同的数据结构有不同的特点和适用场景，选择合适的数据结构可以提高算法的效率和性能。
"函数式编程", 又称泛函编程, 是一种"编程范式"（programming paradigm），也就是如何编写程序的方法论。它的基础是 λ 演算（lambda calculus）。λ演算可以接受函数当作输入（参数）和输出（返回值）。
昨天的文章删了，因为我的 vscode 把 markdown 里的 * 自动替换成了 _，导致一些公式的表述变得异常奇怪。另外，原创忘记打开了。
引言 Haskell不同于Scala，是一门纯函数式语言，它强制使用者使用函数式语法而没有妥协。 是一门强类型定义的静态类型语言。它的**类型模型基于推断理论（in-ferred）**并被公认为是函数语言中最高效的类型系统之一。你会发现该类型系统支持多态语义并有助于人们作出十分整洁清晰的设计。 支持Erlang风格的模式匹配（pattern matching）和哨兵表达式。你也能在Haskell中发现Clojure风格的惰性求值（lazyevaluation）以及与Clojure和Erlang相同的列表推导
本文最初发布于 Foxhound Systems 网站，经授权由 InfoQ 中文站翻译并分享。
在UI界面中，树形视图是比较常用的表示层级结构的方式，WPF中提供了TreeView控件。对于TreeView控件的基本使用已经有很多文章。大都是介绍如何在XAML中使用硬编码的固定信息填充Treeview控件，或者是后台代码递归遍历数据源，动态创建TreeView。这里我想介绍一下如何只通过XAML标记，不用一行后台代码遍历数据实现TreeView。
解释器是比较深入的内容。虽然我试图从最基本的原理讲起，尽量让这篇文章不依赖于其它的知识，但是这篇教程并不是针对函数式编程的入门，所以我假设你已经学会了最基本的 Scheme 和函数式编程。如果你完全不了解这些，可以读一下 SICP 的第一，二章。当然你也可以继续读这篇文章，有不懂的地方再去查资料。我在这里也会讲递归和模式匹配的原理。如果你已经了解这些东西，这里的内容也许可以加深你的理解。 解释器其实不是很难的东西，可是好多人都不会写，因为在他们心目中解释器就像一个 Python 解释器那样复杂。如果
我是——编程世界的函数，不是数学中的幂，指，对和三角函数等等，但是和f（x）又有着千丝万缕的关系。
css的盒模型本质是一个盒子，封装周围的HTML元素，包括：外边距、边框、内边距和实际内容。
技术不断演进，我们使用的编程语言也不例外。随着人工智能的日益普及以及它对这些语言的使用方式的影响，我们更加关注哪些语言将在未来与我们同在，哪些将逐渐退出舞台。
一对多：我们要存放的是所有节点存放的孩子，存放所有节点的东西是数组，由于存放的孩子的数量不固定，所以选用链表。
Haskell是一种纯函数式语言（purely functional programming language），其函数式特性的纯度没有争议
1.1 基本名词 ---- 数据（data)：数据是信息的载体，是描述客观事物属性的数、字符以及所有能输入到计算机中并被程序识别和处理的符号的集合。 数据元素（data element）：数据元素是数据的基本单位，通常作为一个整体进行考虑和处理。一个数据元素可由若干数据项（data item）组成，数据项是构成数据元素的不可分割的最小单位。例如，学生记录就是一个数据元素，它由学号、姓名、性别等数据项组成。 数据对象（data object）:数据对象是具有相同性值的数据元素的集合，是数据的一个子集。 数据类
打开 1 个页面至少需要 1 个网络进程、1 个浏览器进程、1 个 GPU 进程以及 1 个渲染进程，共 4 个；最新的 Chrome 浏览器包括：1 个浏览器（Browser）主进程、1 个 GPU 进程、1 个网络（NetWork）进程、多个渲染进程和多个插件进程。
线性回归模型需要拟合全部的样本点（局部加权线性回归除外）。当数据拥有众多特征并且特征之间的关系十分复杂时，构建全局模型的想法就不切实际。一种可行的方法是将数据集切分成很多份容易建模的数据，然后再用线性回归技术来建模。如果切分后任然难以用线性模型拟合就继续切分。在这种切分方式下，递归和树结构就相当有用。
函数式编程是一种历史悠久的编程范式。作为演算法，它的历史可以追溯到现代计算机诞生之前的λ演算，本文希望带大家快速了解函数式编程的历史、基础技术、重要特性和实践法则。
在计算机科学中，树（英语：tree）是一种抽象数据类型（ADT）或是实作这种抽象数据类型的数据结构，用来模拟具有树状结构性质的数据集合。它是由n（n>0）个有限节点组成一个具有层次关系的集合。
在上篇中，我们分析了函数式编程的起源和基本特性，并通过每一个特性的示例来演示这种特性的实际效果。首先，函数式编程起源于数理逻辑，起源于λ演算，这是一种演算法，它定义一些基础的数据结构，然后通过归约和代换来实现更复杂的数据结构，而函数本身也是它的一种数据。其次，我们探讨了很多函数式编程的特性，比如：
Redis Stream 是 Redis 5.0 版本引入的一种新的数据类型，它是一个持久化的、可查询的、可扩展的消息队列服务。
Python（英国发音：/ˈpaɪθən/ 美国发音：/ˈpaɪθɑːn/）是一种广泛使用的解释型、高级和通用的编程语言。Python支持多种编程范型，包括函数式、指令式、结构化、面向对象和反射式编程。它拥有动态类型系统和垃圾回收功能，能够自动管理内存使用，并且其本身拥有一个巨大而广泛的标准库。
函数式编程是一种编程范式，在其中它试图将每个函数都绑定到纯数学函数中。这是一种声明式的编程风格，着重于解决什么而不是如何解决。
数据结构与算法是程序员内功体现的重要标准之一，且数据结构也应用在各个方面，业界更有程序=数据结构+算法这个等式存在。各个中间件开发者，架构师他们都在努力的优化中间件、项目结构以及算法提高运行效率和降低内存占用，在这里数据结构起到相当重要的作用。此外数据结构也蕴含一些面向对象的思想，故学好掌握数据结构对逻辑思维处理抽象能力有很大提升。
什么是函数（Function）？ 函数表达的映射关系在类型上体现在特定类型（proper type）之间的映射。
前言 最近看完《算法图解》对python的算法有点了解，特记录下来 算法概括 二分查找的速度比简单查找快得多 算法运行时间用大O表示法来表示。从起增速的角度度量的。 O(log n) 比O(n)快，需要搜索的元素越多，前者比后者就快越多。 数组的速度：读取O(1)，插入O(n)，删除O(n) 链表的速度：读取O(n)，插入O(1)，删除O(1) 选择排序 #选择排序 def selectSort(arr): newArr = [] oldArr = arr.copy() for i
现在主流的版本是 TLS/1.2, 之前的 TLS1.0、TLS1.1 都被认为是不安全的，在不久的将来会被完全淘汰。
CSS3中的盒模型有以下两种：标准盒子模型、IE盒子模型 盒模型都是由四个部分组成的，分别是margin、border、padding和content。
一，概述 为了实现Spark SQL，基于Scala中的函数编程结构设计了一个新的可扩展优化器Catalyst。Catalyst可扩展的设计有两个目的。 首先，希望能够轻松地向Spark SQL添加新的优化技术和功能，特别是为了解决大数据（例如，半结构化数据和高级分析）所遇到的各种问题。第二，我们希望使外部开发人员能够扩展优化器 - 例如，通过添加可将过滤或聚合推送到外部存储系统的数据源特定规则，或支持新的数据类型。Catalyst支持基于规则(rule-based)和基于成本(cost-based)的优化
这很简单。 那么扩展一下，我们说任何值都可以放到一个上下文中。 现在你可以把上下文想象为一个可以在其中装进值的盒子：
可以把执行栈认为是一个存储函数调用的栈结构，遵循先进后出的原则。 当开始执行 JS 代码时，根据先进后出的原则，后执行的函数会先弹出栈，可以看到，foo 函数后执行，当执行完毕后就从栈中弹出了。
许多 JavaScript 开发人员正在为怎么处理可选值头痛。有什么好办法来最大程度地减少由值（可能为 null、undefined或在运行时未初始化）引起的错误？
偶然的机会，在bilibli上看到了郝斌老师教的《数据结构入门》，课程录制时间是2009年，也就是10年前。虽然如此久远，但是我从听第一节课开始就深深被郝斌老师所折服，从未见过谁可以将这门枯燥的课教授地如此生动有趣（想当年我的数据结构只考了61分......）。于是花了几个星期的晚上，把这门课给听完了，相关的代码也跟着老师敲了一遍，笔记也整理了一下，并自己绘制了一些精美的示意图来辅助理解。代码部分不完全跟老师课堂上一致，但思路基本一致。这里分享给大家。
[美]Peter Harrington. 机器学习实战 (图灵程序设计丛书 72)
可能你对经常使用的统计分类包中的功能不满足你的需求而感到不爽，或者你已经有了一个新的数据处理方法。所以，你决定改动现有封装好的算法，开始编写你自己的机器学习方法。
内容涵盖15大章节：综述，数组，简单排序，栈和队列，链表，递归，高级排序，二叉树，红-黑树，2-3-4树和外部存储，哈希表，堆，图，带权图，应用场合，共30W字。
A programming paradigm is a fundamental style of computer programming. There are four main paradigms: imperative, declarative, functional (which is considered a subset of the declarative paradigm) and object-oriented. Declarative programming : is a programming paradigm that expresses the logic of a computation(What do) without describing its control flow(How do). Some well-known examples of declarative domain specific languages (DSLs) include CSS, regular expressions, and a subset of SQL (SELECT queries, for example) Many markup languages such as HTML, MXML, XAML, XSLT… are often declarative. The declarative programming try to blur the distinction between a program as a set of instructions and a program as an assertion about the desired answer. Imperative programming : is a programming paradigm that describes computation in terms of statements that change a program state. The declarative programs can be dually viewed as programming commands or mathematical assertions. Functional programming : is a programming paradigm that treats computation as the evaluation of mathematical functions and avoids state and mutable data. It emphasizes the application of functions, in contrast to the imperative programming style, which emphasizes changes in state. In a pure functional language, such as Haskell, all functions are without side effects, and state changes are only represented as functions that transform the state. ( 出处：维基百科)
现在很多公司在招聘开发岗位的时候，都会事先在招聘信息中注明面试者应当具备的知识技能，而且在面试的过程中，有部分对于技能掌握程度有严格要求的公司还会要求面试者手写代码，这个环节很考验面试者的基础功底和实力！
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