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先頭5件
-
Enumerable
# sort _ by -> Enumerator (18181.0) -
ブロックの評価結果を <=> メソッドで比較することで、self を昇 順にソートします。ソートされた配列を新たに生成して返します。
...{
class Array
def sort_by
self.map {|i| [yield(i), i] }.
sort {|a, b| a[0] <=> b[0] }.
map {|i| i[1]}
end
end
//}
Enumerable#sort と比較して sort_by が優れている点として、
比較条件が複雑な場合の速度が挙げられます。
sort_by を使わない......mlist[][ruby]{
p ["BAR", "FOO", "bar", "foo"].sort {|a, b| a.downcase <=> b.downcase }
//}
一方、次のように sort_by を使うと downcase の実行回数は要素数と同じです。
つまり、その部分の実行時間は O(n) のオーダーです。
//emlist[][ruby]{
p ["BAR", "FOO"......bar", "foo"].sort_by {|v| v.downcase }
//}
以下の、実行回数の検証結果を参照してみてください。
//emlist[][ruby]{
class Integer
def count
$n += 1
self
end
end
ary = []
1.upto(1000) {|v| ary << rand(v) }
$n = 0
ary.sort {|a,b| a.count <=> b.count }
p $n... -
Enumerable
# sort _ by {|item| . . . } -> [object] (18181.0) -
ブロックの評価結果を <=> メソッドで比較することで、self を昇 順にソートします。ソートされた配列を新たに生成して返します。
...{
class Array
def sort_by
self.map {|i| [yield(i), i] }.
sort {|a, b| a[0] <=> b[0] }.
map {|i| i[1]}
end
end
//}
Enumerable#sort と比較して sort_by が優れている点として、
比較条件が複雑な場合の速度が挙げられます。
sort_by を使わない......mlist[][ruby]{
p ["BAR", "FOO", "bar", "foo"].sort {|a, b| a.downcase <=> b.downcase }
//}
一方、次のように sort_by を使うと downcase の実行回数は要素数と同じです。
つまり、その部分の実行時間は O(n) のオーダーです。
//emlist[][ruby]{
p ["BAR", "FOO"......bar", "foo"].sort_by {|v| v.downcase }
//}
以下の、実行回数の検証結果を参照してみてください。
//emlist[][ruby]{
class Integer
def count
$n += 1
self
end
end
ary = []
1.upto(1000) {|v| ary << rand(v) }
$n = 0
ary.sort {|a,b| a.count <=> b.count }
p $n... -
Array
# sort -> Array (49.0) -
配列の内容をソートします。要素同士の比較は <=> 演算子を使って行います。sort はソートされた配列を生成して返します。 sort! は self を破壊的にソートし、self を返します。
...ary1 = [ "d", "a", "e", "c", "b" ]
p ary1.sort #=> ["a", "b", "c", "d", "e"]
ary2 = ["9", "7", "10", "11", "8"]
p ary2.sort #=> ["10", "11", "7", "8", "9"] (文字列としてソートするとこうなる)
p ary2.sort{|a, b| a.to_i <=> b.to_......i } #=> ["7", "8", "9", "10", "11"] (ブロックを使って数字としてソート)
# sort_by を使っても良い
p ary2.sort_by{|x| x.to_i } #=> ["7", "8", "9", "10", "11"]
//}
@see Enumerable#sort_by
, Array#sort_by!... -
Array
# sort {|a , b| . . . } -> Array (49.0) -
配列の内容をソートします。要素同士の比較は <=> 演算子を使って行います。sort はソートされた配列を生成して返します。 sort! は self を破壊的にソートし、self を返します。
...ary1 = [ "d", "a", "e", "c", "b" ]
p ary1.sort #=> ["a", "b", "c", "d", "e"]
ary2 = ["9", "7", "10", "11", "8"]
p ary2.sort #=> ["10", "11", "7", "8", "9"] (文字列としてソートするとこうなる)
p ary2.sort{|a, b| a.to_i <=> b.to_......i } #=> ["7", "8", "9", "10", "11"] (ブロックを使って数字としてソート)
# sort_by を使っても良い
p ary2.sort_by{|x| x.to_i } #=> ["7", "8", "9", "10", "11"]
//}
@see Enumerable#sort_by
, Array#sort_by!... -
Array
# sort! -> self (49.0) -
配列の内容をソートします。要素同士の比較は <=> 演算子を使って行います。sort はソートされた配列を生成して返します。 sort! は self を破壊的にソートし、self を返します。
...ary1 = [ "d", "a", "e", "c", "b" ]
p ary1.sort #=> ["a", "b", "c", "d", "e"]
ary2 = ["9", "7", "10", "11", "8"]
p ary2.sort #=> ["10", "11", "7", "8", "9"] (文字列としてソートするとこうなる)
p ary2.sort{|a, b| a.to_i <=> b.to_......i } #=> ["7", "8", "9", "10", "11"] (ブロックを使って数字としてソート)
# sort_by を使っても良い
p ary2.sort_by{|x| x.to_i } #=> ["7", "8", "9", "10", "11"]
//}
@see Enumerable#sort_by
, Array#sort_by!... -
Array
# sort! {|a , b| . . . } -> self (49.0) -
配列の内容をソートします。要素同士の比較は <=> 演算子を使って行います。sort はソートされた配列を生成して返します。 sort! は self を破壊的にソートし、self を返します。
...ary1 = [ "d", "a", "e", "c", "b" ]
p ary1.sort #=> ["a", "b", "c", "d", "e"]
ary2 = ["9", "7", "10", "11", "8"]
p ary2.sort #=> ["10", "11", "7", "8", "9"] (文字列としてソートするとこうなる)
p ary2.sort{|a, b| a.to_i <=> b.to_......i } #=> ["7", "8", "9", "10", "11"] (ブロックを使って数字としてソート)
# sort_by を使っても良い
p ary2.sort_by{|x| x.to_i } #=> ["7", "8", "9", "10", "11"]
//}
@see Enumerable#sort_by
, Array#sort_by!... -
Enumerable
# max _ by -> Enumerator (19.0) -
各要素を順番にブロックに渡して実行し、 その評価結果を <=> で比較して、 最大であった値に対応する元の要素、もしくは最大の n 要素が降順で入った配列を返します。
...定です。
Enumerable#max と Enumerable#max_by の
違いは Enumerable#sort と Enumerable#sort_by の違いと同じです。
ブロックを省略した場合は Enumerator を返します。
@param n 取得する要素数。
//emlist[例][ruby]{
a = %w(albatross dog horse)
a.max_by......は、Enumerable#wsampleを使用します。][ruby]{
module Enumerable
# weighted random sampling.
#
# Pavlos S. Efraimidis, Paul G. Spirakis
# Weighted random sampling with a reservoir
# Information Processing Letters
# Volume 97, Issue 5 (16 March 2006)
def wsample(n)
self.max_b......| rand ** (1.0/yield(v)) }
end
end
e = (-20..20).to_a*10000
a = e.wsample(20000) {|x|
Math.exp(-(x/5.0)**2) # normal distribution
}
# a is 20000 samples from e.
p a.length #=> 20000
h = a.group_by {|x| x }
-10.upto(10) {|x| puts "*" * (h[x].length/30.0).to_i if h[x] }
#=> *
# ***
# ******
#... -
Enumerable
# max _ by {|item| . . . } -> object | nil (19.0) -
各要素を順番にブロックに渡して実行し、 その評価結果を <=> で比較して、 最大であった値に対応する元の要素、もしくは最大の n 要素が降順で入った配列を返します。
...定です。
Enumerable#max と Enumerable#max_by の
違いは Enumerable#sort と Enumerable#sort_by の違いと同じです。
ブロックを省略した場合は Enumerator を返します。
@param n 取得する要素数。
//emlist[例][ruby]{
a = %w(albatross dog horse)
a.max_by......は、Enumerable#wsampleを使用します。][ruby]{
module Enumerable
# weighted random sampling.
#
# Pavlos S. Efraimidis, Paul G. Spirakis
# Weighted random sampling with a reservoir
# Information Processing Letters
# Volume 97, Issue 5 (16 March 2006)
def wsample(n)
self.max_b......| rand ** (1.0/yield(v)) }
end
end
e = (-20..20).to_a*10000
a = e.wsample(20000) {|x|
Math.exp(-(x/5.0)**2) # normal distribution
}
# a is 20000 samples from e.
p a.length #=> 20000
h = a.group_by {|x| x }
-10.upto(10) {|x| puts "*" * (h[x].length/30.0).to_i if h[x] }
#=> *
# ***
# ******
#... -
Enumerable
# max _ by(n) -> Enumerator (19.0) -
各要素を順番にブロックに渡して実行し、 その評価結果を <=> で比較して、 最大であった値に対応する元の要素、もしくは最大の n 要素が降順で入った配列を返します。
...定です。
Enumerable#max と Enumerable#max_by の
違いは Enumerable#sort と Enumerable#sort_by の違いと同じです。
ブロックを省略した場合は Enumerator を返します。
@param n 取得する要素数。
//emlist[例][ruby]{
a = %w(albatross dog horse)
a.max_by......は、Enumerable#wsampleを使用します。][ruby]{
module Enumerable
# weighted random sampling.
#
# Pavlos S. Efraimidis, Paul G. Spirakis
# Weighted random sampling with a reservoir
# Information Processing Letters
# Volume 97, Issue 5 (16 March 2006)
def wsample(n)
self.max_b......| rand ** (1.0/yield(v)) }
end
end
e = (-20..20).to_a*10000
a = e.wsample(20000) {|x|
Math.exp(-(x/5.0)**2) # normal distribution
}
# a is 20000 samples from e.
p a.length #=> 20000
h = a.group_by {|x| x }
-10.upto(10) {|x| puts "*" * (h[x].length/30.0).to_i if h[x] }
#=> *
# ***
# ******
#... -
Enumerable
# max _ by(n) {|item| . . . } -> Array (19.0) -
各要素を順番にブロックに渡して実行し、 その評価結果を <=> で比較して、 最大であった値に対応する元の要素、もしくは最大の n 要素が降順で入った配列を返します。
...定です。
Enumerable#max と Enumerable#max_by の
違いは Enumerable#sort と Enumerable#sort_by の違いと同じです。
ブロックを省略した場合は Enumerator を返します。
@param n 取得する要素数。
//emlist[例][ruby]{
a = %w(albatross dog horse)
a.max_by......は、Enumerable#wsampleを使用します。][ruby]{
module Enumerable
# weighted random sampling.
#
# Pavlos S. Efraimidis, Paul G. Spirakis
# Weighted random sampling with a reservoir
# Information Processing Letters
# Volume 97, Issue 5 (16 March 2006)
def wsample(n)
self.max_b......| rand ** (1.0/yield(v)) }
end
end
e = (-20..20).to_a*10000
a = e.wsample(20000) {|x|
Math.exp(-(x/5.0)**2) # normal distribution
}
# a is 20000 samples from e.
p a.length #=> 20000
h = a.group_by {|x| x }
-10.upto(10) {|x| puts "*" * (h[x].length/30.0).to_i if h[x] }
#=> *
# ***
# ******
#...