比如斐波那契数列的生成： fibonaccis = 1 : 1 : zipWith (+) fibonaccis (tail fibonaccis) fibonacci !!...其中，tail想到与后移整个数列，之后通过zipWith函数的处理将两个数列相加，以此来达到F(n)=F(n-1)+F(n-2)的效果。...我们可以试验下，比如：zipWith (+) [1,1,2] (tail [1,1,2])的结果是[2,3]。所以大致就是一个移动数组并叠加的过程。
System.out.println("result: " + result.block() + "，耗时：" + (System.currentTimeMillis() - start)); 2.2 zipWith...方法 zipWith() 每次组装一个Mono对象，使用于组装Mono个数比较少的情况。...invoke1 = Invoker1.invoke1(); Mono invoker2 = Invoker2.invoke2(); Mono result = invoke1.zipWith
RACSignal基本操作concat和zipWith实现 接下来再来分析RACSignal中另外2个基本操作。...2. zipWith 写出测试代码： RACSignal *concatSignal = [signal zipWith:signals]; [concatSignal subscribeNext...: %@", self.name, signal]; }复制代码 当把两个信号通过zipWith之后，就像上面的那张图一样，拉链的两边被中间的拉索拉到了一起。...具体实现： zipWith里面有两个数组，分别会存储两个信号的值。 一旦订阅了zipWith之后的信号，就开始执行didSubscribe闭包。 在闭包中会先订阅第一个信号。...从图中也可以看出，zipWith之后的新信号，每个信号的发送时刻是等于两个信号最晚发出信号的时刻。 新信号的完成时间，是当两者任意一个信号完成并且数组里面为空，就算完成了。
e) => println(s"Error processing future operations, error = ${e.getMessage}") } Future zip VS zipWith...zip用来将两个future结果组合成一个tuple. zipWith则可以自定义Function来处理future返回的结果。...the values of the first future with the second future checking donut stock Results (Some(10),3.25) 使用zipwith...= donutStock("vanilla donut").zipWith(donutPrice())(qtyAndPriceF) donutAndPriceOperation.onComplete...println(s"Error processing future operations, error = ${e.getMessage}") } 输出结果： Step 4: Call Future.zipWith
acc[index] = acc[index] || []; acc[index].push(item) }) return acc }, []) } 复制代码 zipWith...& unzipWith _.zipWith类似_.zip， 它另外接受一个 iteratee 决定如何重组值。...每组的第一个元素作为初始化的值，返回一个解包后的数组 难度系数： ★★ 建议最长用时：6min // example _.zipWith([1, 2], [10, 20], [100, 200], function...]); // => [[1, 10, 100], [2, 20, 200]] _.unzipWith(zipped, _.add); // => [3, 30, 300] 复制代码 参考代码 // zipWith...稍微修改一下就可以实现 function zipWith(target, ...arrs) { const iteratee = arrs.pop() return target.map((item
): Process[F2, O2] = this.tee(p2)(scalaz.stream.tee.interleave[O2]) /** Call `tee` with the `zipWith...` `Tee[O,O2,O3]` defined in `tee.scala`. */ def zipWith[F2[x] >: F[x], O2, O3](p2: Process[F2, O2])...(f: (O, O2) => O3): Process[F2, O3] = this.tee(p2)(scalaz.stream.tee.zipWith(f)) /** Call `tee...((_,_))` */ def zip[I, I2]: Tee[I, I2, (I, I2)] = zipWith((_, _)) /** Defined as `zipWith((arg,f...) => f(arg)` */ def zipApply[I,I2]: Tee[I, I => I2, I2] = zipWith((arg,f) => f(arg)) /** A version
._ // this is the asynchronous stage in this graph val zipper = b.add(ZipWith[Tick, Seq[String...} ~> zipper.in1 zipper.out ~> Sink.foreach(println) ClosedShape }).run() } 在上面这个例子里我们用ZipWith...这时我们会发现输出端Seq长度代表ZipWith消耗数据的延迟间隔。注意：前面3个输出好像没有延迟，这是akka-stream 预读prefetch造成的。
.flatMap(service1Res-> { return service2.func(); }) 2.2 并行 zip 和 zipWith...，zipWith一次组装一个Mono，zip 一次可以组装多个Mono。...图片 示例代码如下： service1.zipWith(service2) Mono.zip(service1, service2, service3) 一个使用 zip 组装多个service的示例代码
使用 zipWith 函数可以实现简单的流元素合并处理： Flux.just("I", "You") .zipWith(Flux.just("Win", "Lose"))....subscribe(System.out::println); Flux.just("I", "You") .zipWith(Flux.just("Win", "Lose...第一个zipWith输出的是Tuple对象(不可变的元祖)，第二个zipWith增加了一个BiFunction来实现合并计算，输出的是字符串。...注意到zipWith是分别按照元素在流中的顺序进行两两合并的，合并后的流长度则最短的流为准，遵循最短对齐原则。
extends Throwable> throwableObservable) { return throwableObservable.zipWith(Observable.range
使用 zipWith 函数可以实现简单的流元素合并处理： Flux.just("I", "You") .zipWith(Flux.just("Win", "Lose"))....subscribe(System.out::println); Flux.just("I", "You") .zipWith(Flux.just("Win", "Lose"),...第一个zipWith输出的是Tuple对象(不可变的元祖)，第二个zipWith增加了一个BiFunction来实现合并计算，输出的是字符串。...注意到zipWith是分别按照元素在流中的顺序进行两两合并的，合并后的流长度则最短的流为准，遵循最短对齐原则。
RxJava 中对应的实现是 zip 和 zipWith。 zip ? RxJava 中，zip() 的重载方法有 11 种： ?...zipWith ? zipWith 也可以组合多个 Observable，不过和 zip 不同的是，zipWith 是非静态方法，它需要一个 Observable 来调用。...zipWith 两种重载： public final Observable zipWith(Observable other, Func2<?...使用例子： private void zipWith() { Observable observableA = Observable.just("A", "B", "C", "d...", "E"); Observable .just(1, 2, 3, 4) .zipWith(observableA, new Func2<Integer
Bool) -> [a] -> [Int] 组合： -- 组合List，还有zip3 ~ zip7 zip :: [a] -> [b] -> [(a, b)] -- 组合List，并map一遍，还有zipWith3...~ zipWith7 zipWith :: (a -> b -> c) -> [a] -> [b] -> [c] 文本处理： -- 字符串按行拆分（\n） lines :: String -> [String
我们可以用这个Tee类型来实现zip： 1 def zipWith[I,I2,O](f: (I,I2) => O): Tee[I,I2,O] = 2 awaitL[I,I2,O](i =>...I,I2,O](i2 => emitT(f(i,i2)))) repeat 3 //两个输入交叉输出一个对值pair 4 def zip[I,I2]: Tee[I,I2,(I,I2)] = zipWith...this,t,rf)} //右边在发送，用feedL逐个O喂入 32 } 33 34 } 35 } 36 } 现在zipWith...可以这样写了： 1 //用tee来实现zipWith 2 def zipWith[O2,O3](p2: Process[F,O2])(f: (O,O2) => O3): Process[F,O3...] = 3 (this tee p2)(Process.zipWith(f)) 一个完整的IO程序必须包括对数据源Source和数据终点Sink的操作，那么Process[F,O]可不可以代表数据源
public Mono requestMonoWithMonoArg(Mono m1, Mono m2) { return m1.zipWith...public Flux requestFluxWithFluxArg(Flux f1, Flux f2) { return f1.zipWith
Haskell 中的 fibonacci 数列： fibonacci = 1 : 1 : zipWith (+) fibonacci (tail fibonacci) 这里 fibonacci 本身是一个惰性结构...lift(items: Iterable): IterableIterator { yield* items; } 有了这个 lift 方法之后，就可以很方便的书写 zip 方法和 zipWith...[valA.value, valB.value]; valA = itorA.next(); valB = itorB.next(); } } export function* zipWith
extends Throwable> errors) { return errors.zipWith(Observable.range(1, 3), new Func2...extends Throwable> errors) { return errors.zipWith(Observable.range(1, 3), new Func2
4.7 zipWith @Test public void fluxZipTest() { Flux.just("A", "B").zipWith(Flux.just("
7. zipWith: - (instancetype)zipWith:(RACSequence *)sequence { NSCParameterAssert(sequence !...:sequence.tail]; }] setNameWithFormat:@"[%@] -zipWith: %@", self.name, sequence...]; }复制代码 由于sequence的定义是递归形式的，所以zipWith:也是递归来进行的。...zipWith:新的sequence的head是原来2个sequence的head组合成RACTuplePack。...新的sequence的tail是原来2个sequence的tail递归调用zipWith:。 四. RACSequence的一些扩展 ?
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