Mongodb聚合:$ reduce不能按预期工作
我有一个mongodb聚合 $ reduce pipleine无法正常工作.这是我要实现的目标. 基本上，我试图在给定属性中获取具有最高值的对象.在某些对象中， $ reduce 返回错误的对象，而在其他对象中，返回 null ，这意味着没有对象满足条件. 我的代码具有group阶段和其他阶段，这些阶段会生成在 $ reduce 阶段中使用的变量.聚合管道中是否有任何已知的先前阶段可能
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因此，我看到有人使用reduce方法来计算斐波那契数列. 这是他的想法:(1,0)，(1,1)，(2,1)，(3,2)，(5,3)对应于 1，1，2，3，5，8，13，21 ....... 代码看起来像这样 def fib_reduce(n): initial =(1,0) dummy = range(n) fib_n = reduce(lambda prev
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汇总列表< String>放入HashMap< String，T>使用流API
我有一个MultivaluedMap和一个字符串列表，我想看看那些字符串中的哪个是MultivaluedMap中的键.对于MultivaluedMap中作为键的每个字符串，我想根据该键的值构造一个新的Thing，将该字符串设置为新的HashMap中的新键，然后设置新的Thing我已经在HashMap中为该新键创建了值. 现在，使用香草forEach，我有以下可行
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如何提早打破reduce()方法?
如何中断reduce()方法的迭代? for: for (var i = Things.length - 1; i >= 0; i--) { if(Things[i]
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使用Stream.reduce的求和不正确
使用Stream.reduce求和不正确，这是怎么回事? double[] array = {1.0, 2.0}; double iunversionSum = Arrays.stream(array).reduce(0.0, (a, b) -> Double.sum(1.0 / a, 1.0 / b)); 输出为.5，但预期为1.5(1/1 + 1/2) 解决方案 我认为使用m
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与Java 8中的Scala的foldLeft等效
Scala在Java 8中出色的foldLeft等效于什么? 我很想以为它是reduce，但是reduce必须返回与reduce相同的类型. 示例: import java.util.List; public class Foo { // this method works pretty well public int sum(List nu
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蜂巢中的减速器选择
我有以下记录要处理 1000, 1001, 1002 to 1999, 2000, 2001, 2002 to 2999, 3000, 3001, 3002 to 3999 我想使用HIVE处理以下记录集，以便reducer-1将处理1000至1999的数据，而reducer-2将处理2000至2999的数据，而reducer-3将处理3000至3999的数据.请帮助我解决以上问题
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为什么使用concat减少Array时TypeScript会推断出“从不"类型?
代码胜于语言，所以: ['a', 'b', 'c'].reduce((accumulator, value) => accumulator.concat(value), []); 代码非常愚蠢，并返回复制的数组... TS抱怨concat的参数:TS2345:类型'string'的参数不能分配给类型'ConcatArray'的参数. 解决方案 我相信这是因为[]的类型被推断
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使用R中的函数的额外参数进行归约
我试图在R中使用Reduce函数在多个数据帧之间使用merge函数.问题是，我想将合并函数与参数all=T一起使用，并且似乎无处可以在高阶Reduce函数中指定此函数. 所以我想: a
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pythonic减少与累加和任意lambda函数?
用累积的方式进行归约的Pythonic方法是什么? 例如，以R的Reduce(`*`, x=list(5,4,3,2), accumulate=TRUE) # [1] 5 20 60 120 很重要的一点是，可以使用任意的lambda函数(例如lambda x, y: ...)，因此允许使用例如仅使用总和，乘法或其他方法将无法解决问题.我无法提出一个Pythonic解决方案来做到这一点
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使用foldLeft时，Scala假定类型错误
我正在尝试在Scala中创建叉积函数，其中k是构建叉积的次数. val l = List(List(1), List(2), List(3)) (1 to k).foldLeft[List[List[Int]]](l) { (acc: List[List[Int]], _) => for (x
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Scala:fold vs foldLeft
我试图了解fold和foldLeft以及各自的reduce和reduceLeft的工作方式.我以fold和foldLeft为例. scala> val r = List((ArrayBuffer(1, 2, 3, 4),10)) scala> r.foldLeft(ArrayBuffer(1,2,4,5))((x,y) => x -- y._1) scala> res28: scala.c
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何时应使用reduceLeft，reduceRight，foldLeft，foldRight，scanLeft或scanRight? 我希望对它们之间的差异有一个直观的了解/概述-可能带有一些简单的示例. 解决方案 通常，所有6折函数将二进制运算符应用于集合的每个元素.每个步骤的结果都将传递到下一步(作为对二进制运算符的两个参数之一的输入).这样，我们可以累积结果. reduc
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如何在Python 3中使用过滤，映射和归约
filter，map和reduce在Python 2中完美工作.这是一个示例: >>> def f(x): return x % 2 != 0 and x % 3 != 0 >>> filter(f, range(2, 25)) [5, 7, 11, 13, 17, 19, 23] >>> def cube(x): return x*x*x >>> map(
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减少字典列表的优雅方法？
我有一个词典列表，每个词典包含完全相同的键。我想找到每个键的平均值，我想知道如何使用reduce进行操作（或者，如果不可能，使用比嵌套 for s更为优雅的方法） ）。 以下是列表： [ { “准确性”：0.78， “ f_measure”：0.8169374016795885， “ precision”：0.8192088044235794， “ recall”：0.817222
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map和reduce的主要区别
我同时使用了这两种方法，但是我对这两种方法的使用感到非常困惑。 映射的任何东西可以但 reduce 不能，反之亦然吗？ 注意：我知道如何同时使用两种方法质疑这些方法与何时需要使用它们之间的主要区别。 解决方案 Source 两个 map 和 reduce 将数组和您定义的函数作为输入。它们在某种程度上是互补的： map 不能为包含多个元素的数组返回一个元素，而 red
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减少不给出一致的结果
我正在尝试针对大型一维数组实现自己的减少总和。我提出了一个reduce内核，以及多次调用该内核以逐步减少以达到单个值的方法。现在我知道这不是计算此值的最佳方法（如果您看到我的代码，可能会达到需要进行内核调用以添加3个值的地步），但让我们暂时消除它并尝试工作 简而言之，我每次都将reduce内核称为reduce每次减少 MAXTHREADS 次情况为1024。因此，阵列的大小每次都会减少102
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Python直方图一线
有很多方法可以编写用于计算直方图的Python程序。 通过直方图，我的意思是一个函数可以计算 iterable 并在字典中输出计数。例如： >> L =“ abracadabra” >>>直方图（L） {'a'：5，'b'：2，'c'：1，'d'：1，'r'：2} 编写此功能的一种方法是： def histogram（L）： d = {} for x
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couchdb erlang reduce-聚合对象
说我有一个发出以下对象的地图 {“ basePoints”：2000，“ bonusPoints”：1000} {“ basePoints”：1000，“ bonusPoints”：50} {“ basePoints”：10000，“ bonusPoints”：5000} 我如何在Erlang（不是javascript）中编写一个reduce方法，该方法将返回如下
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