duangsuse Throws

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视频压制算法是很复杂的，其中往往涉及到难懂的人工智能人工神经网络、Fourier 傅里叶变换、线性规划、动态规划算法（臆测）实际上，我一直以为「数学性复杂」的算法和「逻辑复杂」「简单」的算法之间最大的区别就是「数学性复杂」的算法往往先在纸上模拟和设计比较简单逻辑复杂的往往是写伪代码、debug printf 和使用调试器调试起来比较简单简单的算法往往不需要写伪代码、不需要在纸上演练即可使用，有 bug 最多一个 debug print 即可找到问题所在，而且单看看也不难

数学上一些复杂的东西即便是尽可能使用简单具体而不是简洁短篇幅的语言描述，也是要花些功夫才能学会理解的

举个例子（orz 跑题了）

这是 foldl(fold aka. reduce) 在 ES6 的实现方式

function foldl(op, init, list) {
  let accumlator = init;
  for (let i of list)
    accumlator = op(accumlator, i);
  return accumlator;
}

foldl((a, b) => a + b, 0, [1, 2, 3]) //=> 6

虽然逻辑也很简单嘛，但是少说理解起来会比这个容易：

['2', '2.5', '3.0'].map(Number.parseFloat) //=> [2, 2.5, 3.0]

一个“惊人”的实事是，貌似偏向小白的工业界（因为他们还是有 JavaEE 这种偏向理论化抽象的东西）写的代码大部分都不会比这个复杂多少... ABC（Assignment、Branch、Conditions）值不会超过 10 的东西...

上面说的那个 foldl 呢，在 Haskell 这样面向篇理论派的语言里实现起来是非常简洁的，不过使用递归比较「自然」但是对小白来说不易懂就是了

myFoldl [] = init
myFoldl op init (x : xs) = op(myFoldl xs x)

好吧，上面那个我第一次写的是错的，类型推导失败

foldl f z []     = z
foldl f z (x:xs) = foldl f (f z x) xs

约等于

myFoldl op init [] = init
myFoldl op init (x : xs) = myFoldl op (op init x) xs

往递归的无限嵌套倒影里望去，看到的就是... 看不到 emmm

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