Map, Reduce et Filter

Définition des opérations Map, Reduce et Filter

• Map: Transformation d'une forme de données en une autre.
• Réduire: Combinaison d'éléments d'une liste en un seul résultat.
• Filtre: Sélection d'un sous-ensemble de la liste en fonction d'une certaine condition.

Principes de base de Map Reduce et Filter

Map, Reduce, Filter - Une perspective de programmation fonctionnelle

Différence entre Map, Filter et Reduce

Caractéristiques contrastées de map filter et reduce

Illustrer les différences avec des exemples de map filter et de reduce

function square(n) { return n * n ; } let mapped = array.map(square) ; // Résultat : [225, 64, 16, 144, 25, 4, 0, 64]

function isEven(n) { return n % 2 == 0 ; } let filtered = array.filter(isEven) ; // Résultat : [8, 4, 2, 0, 8]

function sum(a, b) { return a + b ; } let reduced = array.reduce(sum) ; // Resultat : 54 

Utilisation efficace de Map, Filter et Reduce

Directives sur la façon d'utiliser efficacement les fonctions Map, Filter et Reduce

Application des fonctions Map, Filter et Reduce en Python

def square(x) : return x * x numbers = [1, 2, 3, 4, 5] squared = map(square, numbers) // Résultat : [1, 4, 9, 16, 25]

def is_positive(x) : return x > 0 numbers = [-2, -1, 0, 1, 2] positive = filter(is_positive, numbers) // Résultat : [1, 2]

from functools import reduce def add(x, y) : return x + y numbers = [1, 2, 3, 4, 5] total = reduce(add, numbers) // Result : 15

Explication détaillée de Map, Filter et Reduce

Explication des fonctions de Map, Reduce et Filter

Appliquer Map, Filter et Reduce en Java

List numbers = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5) ; List squares = numbers.stream() . map(n -> n * n) . collect(Collectors.toList()) ; // Résultat : [1, 4, 9, 16, 25]

List numbers = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5) ; List odds = numbers.stream() . filter(n -> n % 2 != 0). collect(Collectors.toList()) ; // Résultat : [1, 3, 5]

List numbers = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5) ; Optional sum = numbers.stream().reduce((a, b) -> a + b) ; // Result: Facultatif[15]

Applications pratiques de Map, Reduce et Filter

Exemples réels de map, filter et reduce array

Exemples pratiques de map, filter et reduce en Python

numbers = ["1", "2", "3", "4", "5"] numbers_int = list(map(int, numbers)) // Résultat : [1, 2, 3, 4, 5]

L'intégration de map filter et reduce dans les opérations Java

Avec l'introduction des flux dans Java 8, Map, Filter et Reduce sont devenus pertinents pour la programmation Java également : - Développement de jeux : Lors du développement de jeux, les programmeurs peuvent avoir besoin de mettre à jour le statut de chaque personnage (Map), de supprimer certains personnages en fonction de critères (Filter) ou de trouver des statistiques globales sur le jeu (Reduce). - Développement de l'interface utilisateur : Dans les interfaces utilisateur complexes, les développeurs peuvent avoir besoin de mettre à jour chaque élément de l'interface utilisateur (Map), de masquer certains éléments (Filter) ou de calculer les propriétés globales (Reduce). - Informatique distribuée : De nombreux cadres informatiques distribués, comme Hadoop, mettent en œuvre MapReduce, qui est basé sur ces mêmes principes. Comme nous l'avons vu, l'intégration de Map, Filter et Reduce dans Java a considérablement augmenté son expressivité et son utilité dans le traitement des données, étendant ainsi ses applications dans le monde réel.

List apples = ... ; int sum = apples.stream() . filter(a -> a.getColor().equals("Red")) . map(Apple::getWeight). reduce(0, Integer::sum) ;

La transformation des structures de données avec Map, Filter et Reduce

Map, Filter et Reduce sont des outils exceptionnels pour opérer sur les structures de données. Qu'il s'agisse de transformations simples ou d'agrégations complexes, ces fonctions permettent d'apporter les modifications souhaitées aux structures de données.

Transformations de tableaux à l'aide de map, filter et reduce

Un tableau, en tant que structure de données fondamentale dans de nombreux langages de programmation, appelle souvent des manipulations ou des transformations pour mieux répondre à certaines exigences. Map, Reduce et Filter facilitent une approche propre et efficace de ces opérations grâce à leurs caractéristiques de programmation fonctionnelle. Ils transforment le tableau en se basant sur des fonctions fournies et laissent les données d'origine inchangées, adhérant ainsi au principe d'immuabilité. Pour mieux comprendre comment ces fonctions transforment les tableaux, examinons quelques propriétés distinctives de chacune d'entre elles :

Map: Change la structure d'un tableau sans en modifier la longueur. Elle modifie chaque élément du tableau en fonction de la fonction fournie. Elle ne modifie pas le tableau d'origine, mais génère un nouveau tableau comprenant les résultats.

Filtre: Il élimine les éléments d'un tableau en fonction d'une condition stipulée dans la fonction fournie. La fonction utilisée doit renvoyer soit un vrai, soit un faux. Le nouveau tableau ne contient que les éléments pour lesquels la fonction renvoie un résultat positif, ce qui le rend potentiellement plus court que le tableau d'origine.

Réduire:

Au lieu de créer un nouveau tableau, Reduce consolide le tableau en une seule valeur. Ce processus s'effectue par l'intermédiaire d'une fonction de réduction qui effectue une opération à l'aide d'une paire de valeurs dans le tableau, et le résultat est utilisé avec la paire suivante jusqu'à ce qu'un résultat final soit atteint.

Exploration des tableaux Python et Java avec map, filter et reduce

Python et Java prennent tous deux en charge l'utilisation de Map, Filter et Reduce par différents moyens. Python encapsule ces fonctions dans ses fonctions intégrées, tandis que Java les introduit dans l'API Streams. En Python, la transformation des tableaux peut être effectuée à l'aide de Map, Reduce et Filter, directement sur les listes (la version Python des tableaux).

nombres = [1, 2, 3, 4, 5] carrés = list(map(lambda x : x**2, nombres)) // Résultat : [1, 4, 9, 16, 25]

De même, Filter peut être appliqué pour extraire les éléments qui remplissent une condition, par exemple pour extraire les nombres impairs d'une liste :

nombres = [1, 2, 3, 4, 5] impairs = list(filter(lambda x : x % 2 != 0, nombres)) // Résultat : [1, 3, 5]

Reduce est utilisé pour comprimer une liste en une seule valeur, par exemple pour calculer le produit des éléments d'une liste :

from functools import reduce numbers = [1, 2, 3, 4, 5] product = reduce(lambda x, y : x*y, numbers) // Resultat : 120

Java, quant à lui, prend en charge Map, Filter et Reduce par le biais de son API Streams, introduite pour la première fois dans Java 8. Les flux mettent en œuvre une opération Map en tant que transformation sur chaque élément du flux, l'opération Filter en tant que réussite ou échec conditionnel pour chaque élément, et l'opération Reduce en tant que mécanisme de combinaison de tous les éléments. Travailler avec des tableaux à l'aide de flux en Java offre des opérations similaires à celles des listes Python, comme le montre l'exemple :

List numbers = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5) ; List squares = numbers.stream() . map(n -> n * n) . collect(Collectors.toList()) ; // Résultat : [1, 4, 9, 16, 25]

Dans les deux langages, l'utilisation de Map, Filter et Reduce pour la transformation des tableaux fournit une méthode à la fois soignée et expressive pour traiter les structures de données, ce qui rend le code propre, facilement lisible et efficace. En les adoptant, il est plus facile de manipuler les structures de données et on obtient de meilleurs logiciels.