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![2012/08/26 Java基礎勉強会 at 名古屋 資料](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/1ef26f6cb4349557952890dbe3e567f7f98dc151/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fgithub.githubassets.com%2Fassets%2Fgist-og-image-54fd7dc0713e.png)
図 6 を見ると、ラムダ式で変数と値を取得する方法を、プログラマが完全に制御できることがわかります。しかし、これによって値を使用するという考え方は保持できますが、複雑なデータ構造を値として効率よく操作することには役に立ちません。 不変データ型 不足しているのは、一部の関数型プログラミング言語にあるような効率的な不変データ構造です。このような言語では、不変データ構造は共通データを共有するため、非常に大きくなった場合でも、効率性を高めることができます。データを共有するデータ構造を C++ で作成するのは簡単です。データを動的に割り当てるだけで、各データ構造がそのデータへのポインターを保持します。残念ながら、共有変数の有効期間を管理するのが難しくなります (ガベージ コレクターが普及したのはこのためです)。さいわい、C++ 11 には、std::shared_ptr テンプレート クラスで共有変
Suppose you have a very large dataset - far too large to hold in memory - with duplicate entries. You want to know how many duplicate entries, but your data isn't sorted, and it's big enough that sorting and counting is impractical. How do you estimate how many unique entries the dataset contains? It's easy to see how this could be useful in many applications, such as query planning in a database:
An Introduction to libuv Table of Contents Contents :: Introduction » Table of Contents¶ Introduction Who this book is for Background Code Basics of libuv Event loops Hello World Error handling Handles and Requests Filesystem Reading/Writing files Filesystem operations Buffers and Streams File change events Networking TCP UDP Querying DNS Network interfaces Threads Core thread operations Synchron
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