duangsuse::Echo
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美而不丑、明而不暗、短而不凡、长而不乱,扁平不宽,读而后码,行之天下,勿托地上天国。
异常勿吞,难过勿过,叹一真理。效率是很重要,盲目最是低效。
简明是可靠的先验,不是可靠的祭品。
知其变,守其恒,为天下式;穷其变,知不穷,得地上势。知变守恒却穷变知新,我认真理,我不认真。

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suse小站(面向运气编程): a19a0b
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https://github.com/Trumeet/EncoderBot/blob/master/src/main/kotlin/moe/yuuta/encoderbot/EncoderBot.kt
正准备使用 Scala 重写这个具有 Inline Keyboard/Callback Query 和 Inline Article 功能的 bot...

就是三种接口方式:

回复 Telegram

Message 普通消息
CallbackQuery 键盘回调
InlineQuery 内联机器人回调
第一次使用 #Java 的 Resources
第一次使用 #Scala sbt(死变态 emmm...
第一次使用 #Scala 的 experimental language feature: macros
虽然最后我还是放弃了继续写这些... 即便除了 bot 逻辑外的都写完了
duangsuse::Echo
虽然最后我还是放弃了继续写这些... 即便除了 bot 逻辑外的都写完了
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虽然 Scala 再去继承一下 TelegramBots 的 Api Class,使用 postfix operators 和 implicit conversation 和比 Kotlin 搞基的 Pattern matching 应该可以实现更优秀的可读性,而且这应用逻辑本身就不是多复杂...
duangsuse::Echo
虽然 Scala 再去继承一下 TelegramBots 的 Api Class,使用 postfix operators 和 implicit conversation 和比 Kotlin 搞基的 Pattern matching 应该可以实现更优秀的可读性,而且这应用逻辑本身就不是多复杂...
比如说,Scala 的 Postfix Operators

import scala.language.implicitConversions
import scala.language.postfixOps

final implicit class HelloableString(val m: String) {
def ! : String = s"Hello, $m"
def unary_! = this.!
override def toString = m
}

scala> !"duangsuse"
res0: String = Hello, duangsuse

scala> "duangsuse".!
res1: String = Hello, duangsuse

scala> "duangsuse"!
res2: String = Hello, duangsuse


比起 Jawa, Kotlin 里不断 execute(Query) 好多了...
有的时候觉得经验和记忆力重要,因为不会记住那些接口就不能编程了呢....
即便会怎么怎么样,可能比擅长编写应用的人们更适合去学习算法什么的,但是好像也不怎么样

又有时候会觉得对模型的直觉很重要

也有时候会觉得设计和分析的能力很重要....
因为能写很多真正能让人看不懂的东西,而不是容许一切复杂性都被藏在一些简单的东西后面

所以,到底是使用接口的知识『广度』大好呢,还是分析能力『深度』大好呢... 🤔

这是一个值得考虑的问题
Forwarded from METO 的涂鸦板
🌚 你写 PHP 7.4 的样子好像 Node.js

* 新特性汇总
* RFC:箭头函数语法
* RFC:数组解构语法
METO 的涂鸦板
🌚 你写 PHP 7.4 的样子好像 Node.js * 新特性汇总 * RFC:箭头函数语法 * RFC:数组解构语法
上面的作为比较可以看看用 #Haskell 怎么写:

parts = ["apple", "pear"]
fruits = ["banana", "orange"] ++ parts ++ ["watermelon"]

fruits == ["banana","orange","apple","pear","watermelon"]

因为 Haskell 没有『Spread operator』所以就用 (++) 替换了,虽然说 spread operator 也不是魔法的就能实现把『item』里的东西全都 flat 添加到集合里的能力了,势必也得做额外的支持

result = f [1, 2] where f = (sum . ((*2) <$>))

(putStrLn . show :: Int -> IO ()) result

其中 sum 的定义是

sum [] = 0
sum (x:xs) = x + sum xs

或者,用 foldl 定义(非 point-free 版本)

sum xs = foldl (\ac x -> ac + x) 0 xs

(.)
就是 compose 啦(

(sum . ((*2) <$>))
就是

(\xs -> sum (map (* 2) xs))

(*2)
是柯里化的 (*)
(*) :: Num a => a -> a -> a

拿到一个 Num a 以后还要一个 Num a(因为有交换律 transitive 所以不用考虑顺序)就可以得到乘积
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Forwarded from dnaugsuz
想写一个支持 Lexical Scoping JVM 上的解释器...
最近是不知道该做什么,想做的太多了,时间太少了,又不会休息... 效率低下精力损失
思量着写点异步的应用学习一下 Events/Callback/Promise/Coroutine/AwaitAsync/Threads 什么的?
Forwarded from duangsuse Throws
#info #Telegram 这周 duangsuse 将开始使用一种新的制度,可能可以提升我的工作效率和身体素质(目前应该视为首要任务) —

现在,很多东西对于 duangsuse 来说终于不是难题了,duangsuse 已经有了可以在应用层(包括异步、函数式、用户界面、计算机网络、数据库、IO 等)驰骋的能力,而且还是多语言!

所以我依然要继续学习 #CS 计算机科学了(而不是成天等着完成 XX 事情),

不过,我决定,因为每周的时间非常有限, 一周只完成大概的两件任务(任务是随便定的)

然后剩下的时间就主要是咸鱼看番( 🐟
(算是对完成速度快的鼓励
(好吧,是因为我目前好像不应该在电脑面前坐太久呢。
#algorithm #cs #net #security 🌚

这... 他们也真是太有创意了,这都能想出来(其实也不意外,像这种增加服务资源消耗的破坏性攻击也是直觉所在了...)

🤔 HashMap 的最差时间复杂度,假设是扎堆的情况下可能是 O(n**2) ?
看来还是我不了解这些算法....

我一直以为最差大不了就是 O(n) 的,线性 Map 也就是这个复杂度:

#Haskell 里,(List)Map 可以这么定义:

data ListMap k a = ListMap [(k, a)] deriving Show

Eq
不能直接 derive。
然后我们定义基础的 get 和 put 操作:

import Data.Maybe (listToMaybe)

getKey :: (Eq k) => ListMap k a -> k -> Maybe a
getKey (ListMap xs) k = (snd <$>) . listToMaybe . find $ xs
where
find = filter ((== k) . fst)

putKey :: ListMap k a -> k -> a -> ListMap k a
putKey (ListMap kvs) k v = ListMap ((k, v) : kvs)

因为 Haskell 多了一层递归调用栈的空间复杂度(比如 filter 操作)... 算了,有 TCO... 算了... 和时间复杂度无关...

😫

但是,即使是 ArrayMap 的最差情况时间复杂度也只是 O(n) 啊!为啥 HashMap 就多了一个 n*...

我知道,现在流行的(比如,Lua 和 Ruby 和 PHP 的实现)散列表实现都是基于『散列桶』分配的,需要时多分配一些桶(链表),重新算散列分配操作

但那的复杂度好像也不是 O(n**2) 啊... 毕竟最差情况也就是算一次 O(1) 的散列 Key 拿储蓄对象的 bin,结果 bin 里碰撞了(不止一个 kv 被分配在某桶),那复杂度就会是 O(n) (要线性查找一遍)
Forwarded from 科技圈的日常 (Jimmy Tian)
什么是哈希洪水攻击(Hash-Flooding Attack)?

「『哈希表的最差时间复杂度是 n^2』——这是一项所有软件开发人员烂熟于心的基础知识,所有人都知道,但是所有人都只是看过一眼就忘在脑后了。直到 2003 年,才第一次有人提出可以用这个东西发动网络攻击,而且效果十分之出色。」

https://www.zhihu.com/question/286529973/answer/676290355
duangsuse::Echo
#algorithm #cs #net #security 🌚 这... 他们也真是太有创意了,这都能想出来(其实也不意外,像这种增加服务资源消耗的破坏性攻击也是直觉所在了...) 🤔 HashMap 的最差时间复杂度,假设是扎堆的情况下可能是 O(n**2) ? 看来还是我不了解这些算法.... 我一直以为最差大不了就是 O(n) 的,线性 Map 也就是这个复杂度: #Haskell 里,(List)Map 可以这么定义: data ListMap k a = ListMap [(k, a)]…
data Maybe a = Just a | Nothing deriving Eq, Show

instance Functor Maybe where
fmap f (Just x) = Just <$> f x
fmap f Nothing = Nothing

instance Monad Maybe where
return x = Maybe x
(Just x) >>= f = f x
Nothing >>= _ = Nothing


其中 Fuctor 就是 Functor...

class Category (c :: * -> * -> *) where
id :: c a a
(.) :: c y z -> c x y -> c x z

Category 就是一个范畴:

一个图有两样东西:对象、箭头
一个半群(Semigroup)满足两个定律:
封闭律:对于所有箭头 f g,都有箭头 h = f . g
结合律:(f .g) x = f . (g . x)
当然这个 (.) 不需要理解,是什么看上面的

class Semigroup a where
(<>) :: a -> a -> a
(<>) = mappend

一个含宏半群包含一个宏元 id:

class Semigroup a => Monoid a where
mempty :: a

Monoid 也是一个范畴

Functor 是对象为范畴的范畴上的箭头:

class (Category c, Category d) => Functor c d t where
fmap :: c a b -> d (t a) (t b)

这里 c 就是 Category 这个 typeclass 的 c :: * -> * -> *
它是一个 Higher Kind, 接受一个类型、再接受一个类型,返回一个类型,或者说
c :: * -> * -> *
(c T) :: * -> *

Functor 就是不同范畴的映射关系,把 O 映射到 T(O)、~> 映射到 T(~>)
然后对象就是箭头弄出来的变化态射,所以直接 fmap 箭头就可以了?

one = 1 — 对象 "单元" "宏元"
addOne = (+1) — 箭头 (\x -> x+1)
addOne one — 2
addOne . addOne $ one — 3

然后就有 Endofunctor "自函子",从一个范畴到同一个范畴的 Functor,它是一个范畴,对象是 Category、箭头是 Cateogry 之间的态射

type Endofunctor c t = Functor c c t

然后就有 Monad 了...

class Endofunctor c t => Monad t where
eta :: c a (t a)
mu :: c (t (t a)) (t a
)

这里 t 是 (t :: * -> *), 它把一个对象 Map 到一个对象,这里是一个新 Monad

定义有点区别,Haskell 的 Control.Monad 是

class Applicative m => Monad m

而不是 Endofunctor, 不过 Applicative 其实是

class Functor f => Applicative f

反正 Monad、Applicative 都是 Haskell 完成 "sequence computations and combine their results" 的东西...
毕竟 Haskell 是基于『那种』函数式的(而不是类似 Scheme 的逻辑即『组合函数』函数式,使用递归、允许副作用)(Haskell 就换成了基于范畴论的函数式... 这是不能引入副作用的,而 Scheme 的抽象级别没有那么高,还能看出点机器化的东西)

不过说起来我也没写过『顺序应用函数』的 R6RS Scheme 程序... 因为我不是特别擅长 Scheme

不过看起来是可以的,反正 Scheme 里少说还有『参数顺序求值』

Racket: 4.14.1 Sequences
(define (histogram vector-of-words)
(define a-hash (make-hash))
(for ([word (in-vector vector-of-words)])
(hash-set! a-hash word (add1 (hash-ref a-hash word 0))))
a-hash)

Haskell 惰性求值不能保证