19、Haskell 中的可变变量与 MongoDB 持久层应用

Haskell 中的可变变量与 MongoDB 持久层应用

1. 从单用户终端应用到多线程 Web 应用:可变变量的必要性

在开发过程中,当我们从设计单用户终端应用转向具有状态的多线程 Web 应用时,可变变量的使用变得至关重要。虽然使用不可变数据构建程序是首选方式,因为引入可变性会使程序容易出现各种难以跟踪和调试的副作用,尤其是在并发环境中,会引发诸如竞态条件和死锁等问题。但在某些情况下,可变变量是不可或缺的,而且通过 Haskell 提供的高级类型技巧,我们可以在保证纯度的同时,利用可变性创建更高效的算法。

2. Haskell 中常用的可变变量

Haskell 提供了几种强大的可变状态抽象,下面将介绍三种最常用的可变变量:IORef、MVar 和 TVar。

2.1 IORef:IO 单子中的简单可变变量

IORef 是 Haskell 中最基本的可变变量形式,它是一个存在于 IO 单子中的可变引用,意味着我们可以在 IO 操作期间读取或修改它。可以将其视为一个轻量级、线程不安全的盒子,用于存储和更新值。以下是一个简单的示例:

import Data.IORef
-- Basic usage of IORef
main :: IO ()
main = do
    ref <- newIORef 0
    writeIORef ref 42
    val <- readIORef ref
    putStrLn $ "The value in IORef is: " ++ show val

先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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