ゼロから作る永続データ構造 - Qiita
はじめに データ構造の多くは、破壊的な操作を提供しています。例えば配列はある要素を別の値に更新する操作を提供しています。配列の更新操作の処理時間は配列の長さや値に依存しないという点で優れています。 一方で、データ構造に対して非破壊的な操作を実行したい場面もあるかと思います。例えば配列を累積値とするreduce/fold処理（畳み込み演算）の各計算においては非破壊的に新しい配列を生成すべきです（破壊後の配列を計算結果とすることも可能ですが健全な使い方とは言い難いでしょう）。あるいはReactのステートフックのstate更新のように更新後のオブジェクトを新たにセットする必要がある場合、下記のように非破壊的に新しくオブジェクトを生成しそれをセットさせることになります。
Pythonを使って関数型プログラミング Part.2 | ログミーBusiness
2019年9月16、17日、日本最大のPythonの祭典である「PyCon JP 2019」が開催されました。「Python New Era」をキャッチコピーに、日本だけでなく世界各地からPythonエンジニアたちが一堂に会し、さまざまな知見を共有します。プレゼンテーション「Pythonで始めてみよう関数型プログラミング」に登壇したのは、株式会社SQUEEZEの寺嶋哲氏。講演資料はこちら 不変／永続データ構造を提供するパッケージ寺嶋哲氏：続いて、不変／永続データ構造についてです。 listを操作する関数の問題点について、例題で見ていきましょう。add_mangoは果物名の文字列のlistをとって、mangoをそのlistに足して返します。change_from_apple_to_bananaは、同じようにlistをとってappleを探して、bananaに入れ替えて返します。 その下
GitHub - tobgu/pyrsistent: Persistent/Immutable/Functional data structures for Python
Pyrsistent is a number of persistent collections (by some referred to as functional data structures). Persistent in the sense that they are immutable. All methods on a data structure that would normally mutate it instead return a new copy of the structure containing the requested updates. The original structure is left untouched. This will simplify the reasoning about what a program does since no
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Pythonで始めてみよう関数型プログラミング
