Fp programacion a distancia

Programación Fp

Imaginemos que tenemos dos listas. Una lista de klingons, y una lista de disparos que viajan por el espacio. Los disparos pueden ser haces de fáser, o torpedos de fotones, o bolas de hierro llamadas «cinéticas». En todos los casos tienen una posición y una velocidad. Lo mismo ocurre con cada uno de los klingons.

Un programa funcional que haga lo mismo no debe alterar los klingons, o el mundo, de ninguna manera. Lo que debe hacer en cambio es crear un nuevo mundo, con nuevos klingons, y nuevos disparos, explosiones y golpes. Recuerde, de eso se trata la programación funcional. No se permite cambiar el valor de ninguna variable existente.

Si eres un programador de Java, estarías preocupado por el desbordamiento de la pila. Pero en los lenguajes funcionales (y en la mayoría de los lenguajes modernos que no son Java) hay un pequeño y encantador truco llamado Tail Call Optimization que elimina ese problema si la llamada recursiva es la última operación de la función.

Ahora la parte que encuentro interesante de esto es que para construir una nueva instancia del mundo, debo llevar la cuenta de aquellas partes del mundo que cambiaron, como los klingons, los disparos y las explosiones, y todas las partes del mundo que no cambiaron. Debo separarlas. Hacer las modificaciones. Luego volver a unirlas. No puedo meter la mano en el mundo y hacer cambios específicos.

Wikipedia

Creo que cuando se pueden componer sistemas a partir de componentes y sustituir componentes a voluntad, entonces el «estado» es discutible – nadie necesita preocuparse por lo que ocurre dentro de un componente (ya que cualquier componente puede ser sustituido por otro similar, independientemente de la implementación).Estoy de acuerdo, «dentro» es la palabra clave – en FBP, los efectos secundarios se minimizan porque cada proceso tiene su propio almacenamiento de trabajo – incluso cuando hay múltiples ocurrencias del mismo componente en una sola red.    El único otro lugar donde se almacenan los datos es en los paquetes de información, que tienen un único «propietario» en un momento dado, o están en tránsito, cuando ningún proceso puede afectarlos. (En aras de la divulgación completa, FBP soporta «named globals», pero estos sólo deben utilizarse en situaciones muy específicas, y con mucho cuidado – ¡y son completamente rastreables!)    Saludos, PaulM

Los procesos asíncronos separados facilitan mucho el mantenimiento.  Si consigues convencer a los demás de que una menor complejidad general facilita el mantenimiento y, además, te pones de acuerdo en alguna definición de la complejidad del programa, puede que se acaben tus problemas.        Uno podría, por ejemplo, estar de acuerdo en que cuantas más pruebas se requieran, mayor será la complejidad y, por tanto, más difícil será el programa de entender y mantener.         En el caso de los programas FBP, sugiero que el número de pruebas sea igual a la suma del número de pruebas (que probablemente será mayor que la complejidad ciclomática) necesarias para los componentes empleados más algún número bajo, como 1, para probar las conexiones entre ellos.  Debería ser posible demostrar que este número de complejidad basado en el flujo siempre será menor o igual que el del programa monolítico equivalente.  Saludos, — twy —

Codeforces

El Algoritmo Apriori es comúnmente utilizado para la minería de patrones frecuentes, y FP-growth es una versión mejorada del mismo (AKA Association Rule Mining). Es una técnica analítica para identificar patrones comunes o correlaciones en conjuntos de datos.

La estructura de datos de la técnica FP-growth para la minería de conjuntos de elementos frecuentes de una base de datos utilizando reglas de asociación es el árbol FP (Frequent Pattern tree). Es un gran sustituto del algoritmo apriori. La mayoría de los estudios anteriores se han centrado en la extracción de patrones de una base de datos.

Programación funcionalparadigma de programación

Esto nos da la portabilidad de la función. Podemos esperar que todas las variables que estaban en el ámbito cuando la función se definió por primera vez sigan estando en el ámbito cuando llamemos a la función más tarde, incluso si llamamos a la función en un contexto completamente diferente.

Normalmente, cuando una función sale, todas sus variables locales desaparecen. Sin embargo, si devolvemos la función interna y la asignamos a una variable fnc para que persista después de la salida de outer, todas las variables que estaban en el ámbito cuando se definió inner también persisten. La variable a ha sido cerrada — está dentro de un cierre.

Lo que hace esta función, makeCounter, es que devuelve una función, que hemos llamado x, que contará de uno en uno cada vez que sea llamada. Dado que no estamos proporcionando ningún parámetro a x debe recordar de alguna manera la cuenta. Sabe dónde encontrarlo basándose en lo que se llama alcance léxico – debe buscar el lugar donde está definido para encontrar el valor. Este valor «oculto» es lo que se llama un cierre.

Lo que puedes ver es que cuando llamas a add con el parámetro a (que es 3), ese valor está contenido en el cierre de la función devuelta que estamos definiendo como add3. De esta forma, cuando llamamos a add3 sabe dónde encontrar el valor a para realizar la suma.