コンピュータ分野での C の幅広い応用とプログラミング パラダイムの継続的な探求により、関数型プログラミングも大きな関心事となっています。 C では、関数型プログラミングには多くの特別な概念と構文があるため、面接では関連する質問が含まれることがよくあります。この記事では、C での関数型プログラミングの面接でよくある質問を要約し、回答します。
1. 関数型プログラミングの長所と短所
面接官は、関数型プログラミングの長所と短所についての理解を尋ねる場合があります。関数型プログラミングには次の利点があります。
- 可読性が高い。関数型プログラミングは、内部状態などの他の要素を考慮せず、関数の入力と出力のみに焦点を当てているため、通常、そのコードは比較的簡潔で読みやすいです。
- 参照透明。関数型プログラミングでは変数の状態の変化は無視され、関数の戻り値は入力パラメーターにのみ依存するため、同じ入力パラメーターは常に同じ関数の結果を返します。このプロパティは参照透明性と呼ばれます。
- テストが簡単。関数型プログラミングのすべての関数は純粋関数です。この関数には副作用はありません。入力と出力が正しい限り、関数が正しいことを確認できます。
ただし、関数型プログラミングには次のような欠点もあります。
- 計算効率が低い。関数型プログラミングの設計思想は、大きくて複雑な問題を小さな問題に分解し、それらを再帰的に解決することです。この方法はコードの抽象化能力と可読性を大幅に向上させることができますが、効率は比較的低くなります。
- メモリ使用量が多いです。関数型プログラミングにおける再帰と入れ子の呼び出しにより、スタック レベルが多数になり、プログラムのメモリ フットプリントが増加します。同じプログラムでも C 言語ではこの問題は発生しません。
2. 純粋関数と不純関数の違い
純粋関数とは、関数に副作用がなく、入力パラメーターの状態を変更せず、関数に依存しないことを意味します。あらゆる外部状態に影響します。一方、不純な関数は、入力パラメーターの状態を変更したり、外部状態に依存したりする可能性があります。
面接官は、これら 2 つの概念の違いを調べ、関数が純粋かどうかを判断する方法を尋ねる場合があります。関数が純粋関数かどうかを判断するには、次の点を考慮する必要があります:
- 関数が渡されたパラメーターを変更するかどうか。
- 関数が渡されたパラメーター以外の状態に依存するかどうか。
- 関数が例外をスローしたかどうか。
関数が上記の条件を満たさない場合、その関数は不純な関数です。
3. 高階関数の概念と応用
高階関数とは、1 つ以上の関数をパラメータとして入力する関数、または関数を返す関数を指します。関数型プログラミングでは、高階関数が非常に一般的です。
面接官は、高次関数の概念と応用を検討し、パラメーターとしての関数の使用法を例を挙げて実証する場合があります。たとえば、配列の要素の合計を計算するには、次の高階関数を使用できます。
#include <algorithm> #include <iostream> #include <vector> int accumulate(int v1, int v2) { return v1 + v2; } int main() { std::vector<int> vec{1, 2, 3, 4, 5}; std::cout << std::accumulate(vec.begin(), vec.end(), 0, accumulate); return 0; }
ここでは、STL ライブラリの std::accumulate
関数が使用されます。 、配列内の要素を合計し、accumulate
関数を通じて各項目の値を累積します。
4. クロージャの概念と応用
クロージャとは、関数とその関数を作成する環境変数で構成されるエンティティを指します。クロージャを作成することで、関数にその実行環境内の変数へのアクセスを与えることができます。
面接官はクロージャの概念と応用を検討し、クロージャの使用例を実装するよう求める場合があります。たとえば、クロージャを実装して配列を並べ替えることができます。
#include <algorithm> #include <iostream> #include <vector> auto less_than(int n) { return [=](int a) { return a < n; }; } int main() { std::vector<int> vec{1, 2, 3, 4, 5}; std::stable_partition(vec.begin(), vec.end(), less_than(3)); for (auto& i : vec) { std::cout << i << " "; } return 0; }
ここでは STL の std::stable_partition
関数が使用されており、シーケンスを 2 つの並べられた順序シーケンスに分割できます。配列の要素を分割する場合は、less_than
関数の戻り値に従って分割します。
結論:
この記事は、C による関数型プログラミングの面接でよくある質問とその回答をまとめたもので、面接の準備をしている読者や関数型プログラミングを学習している読者に何らかの助けになれば幸いです。関数型プログラミングは手続き型プログラミングやオブジェクト指向プログラミングに比べて比較的新しい手法ですが、その実用的な価値は無視できず、私たちが研究し、深く研究する価値があります。
以上がC++ での関数型プログラミングに関するよくある質問 面接での質問の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

C#とCのパフォーマンスの違いは、主に実行速度とリソース管理に反映されます。1)Cは通常、ハードウェアに近く、ガベージコレクションなどの追加のオーバーヘッドがないため、数値計算と文字列操作でより良いパフォーマンスを発揮します。 2)C#はマルチスレッドプログラミングでより簡潔ですが、そのパフォーマンスはCよりもわずかに劣っています。 3)プロジェクトの要件とチームテクノロジースタックに基づいて、どの言語を選択するかを決定する必要があります。

c isnotdying; it'sevolving.1)c relelevantdueToitsversitileSileSixivisityinperformance-criticalApplications.2)thelanguageSlikeModulesandCoroutoUtoimveUsablive.3)despiteChallen

Cは、現代世界で広く使用され、重要です。 1)ゲーム開発において、Cは、非現実的や統一など、その高性能と多型に広く使用されています。 2)金融取引システムでは、Cの低レイテンシと高スループットが最初の選択となり、高周波取引とリアルタイムのデータ分析に適しています。

C:tinyxml-2、pugixml、xerces-c、およびrapidxmlには、一般的に使用される4つのXMLライブラリがあります。 1.TinyXML-2は、リソースが限られている環境、軽量ではあるが機能が限られていることに適しています。 2。PUGIXMLは高速で、複雑なXML構造に適したXPathクエリをサポートしています。 3.Xerces-Cは強力で、DOMとSAXの解像度をサポートし、複雑な処理に適しています。 4。RapidXMLはパフォーマンスと分割に非常に高速に焦点を当てていますが、XPathクエリをサポートしていません。

Cは、サードパーティライブラリ(TinyXML、PUGIXML、XERCES-Cなど)を介してXMLと相互作用します。 1)ライブラリを使用してXMLファイルを解析し、それらをC処理可能なデータ構造に変換します。 2)XMLを生成するときは、Cデータ構造をXML形式に変換します。 3)実際のアプリケーションでは、XMLが構成ファイルとデータ交換に使用されることがよくあり、開発効率を向上させます。

C#とCの主な違いは、構文、パフォーマンス、アプリケーションシナリオです。 1)C#構文はより簡潔で、ガベージコレクションをサポートし、.NETフレームワーク開発に適しています。 2)Cはパフォーマンスが高く、手動メモリ管理が必要であり、システムプログラミングとゲーム開発でよく使用されます。

C#とCの歴史と進化はユニークであり、将来の見通しも異なります。 1.Cは、1983年にBjarnestrostrupによって発明され、オブジェクト指向のプログラミングをC言語に導入しました。その進化プロセスには、C 11の自動キーワードとラムダ式の導入など、複数の標準化が含まれます。C20概念とコルーチンの導入、将来のパフォーマンスとシステムレベルのプログラミングに焦点を当てます。 2.C#は2000年にMicrosoftによってリリースされました。CとJavaの利点を組み合わせて、その進化はシンプルさと生産性に焦点を当てています。たとえば、C#2.0はジェネリックを導入し、C#5.0は非同期プログラミングを導入しました。これは、将来の開発者の生産性とクラウドコンピューティングに焦点を当てます。

C#とCおよび開発者の経験の学習曲線には大きな違いがあります。 1)C#の学習曲線は比較的フラットであり、迅速な開発およびエンタープライズレベルのアプリケーションに適しています。 2)Cの学習曲線は急勾配であり、高性能および低レベルの制御シナリオに適しています。


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