4、深入探索MongoDB:从Map/Reduce到Ruby项目搭建

深入探索MongoDB:从Map/Reduce到Ruby项目搭建

1. Map/Reduce函数编写

假设我们有如下文档结构:

{
    "name": "Oliver Twist",
    "votes": ["Gautam", "Harry"],
    "published_on": "December 30, 2002"
}

针对该结构的map函数如下:

function() {
    emit( this.name, {votes : this.votes} );
}

这里的 emit 函数用于发出数据,数据以 (key, value) 结构发出。其中, key 是我们想要收集信息的参数,类似于SQL中 GROUP BY 子句使用的字段; value 是一个JSON对象,会被 reduce 函数处理。在 map 函数中可以多次调用 emit ,意味着对同一对象进行多次数据处理。

reduce 函数用于处理 map 函数发出的信息并发出聚合结果。其签名如下:

fu
【2025年10月最新优化算法】混沌增强领导者黏菌算法(Matlab代码实现)内容概要:本文档介绍了2025年10月最新提出的混沌增强领导者黏菌算法(Matlab代码实现),属于智能优化算法领域的一项前沿研究。该算法结合混沌机制与黏菌优化算法,通过引入领导者策略提升搜索效率和全局寻优能力,适用于复杂工程优化问题的求解。文档不仅提供完整的Matlab实现代码,还涵盖了算法原理、性能验证及与其他优化算法的对比分析,体现了较强的科研复现性和应用拓展性。此外,文中列举了大量相关科研方向和技术应用场景,展示其在微电网调度、路径规划、图像处理、信号分析、电力系统优化等多个领域的广泛应用潜力。; 适合人群:具备一定编程基础和优化理论知识,从事科研工作的研究生、博士生及高校教师,尤其是关注智能优化算法及其在工程领域应用的研发人员;熟悉Matlab编程环境者更佳。; 使用场景及目标:①用于解决复杂的连续空间优化问题,如函数优化、参数辨识、工程设计等;②作为新型元启发式算法的学习与教学案例;③支持高水平论文复现与算法改进创新,推动在微电网、无人机路径规划、电力系统等实际系统中的集成应用; 其他说明:资源包含完整Matlab代码和复现指导,建议结合具体应用场景进行调试与拓展,鼓励在此基础上开展算法融合与性能优化研究。
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