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Utilities (defn array? [x] (-> x class .isArray)) (defn see [x] (if (array? x) (map see x) x)) Creation Blank and rectangular: (see (make-array Double/TYPE 3 2)) ; ((0.0 0.0) (0.0 0.0) (0.0 0.0)) From a nested collection: (see (into-array (map (partial into-array Double/TYPE) [[1 2 3 4] [5 6]]))) ; ((1.0 2.0 3.0 4.0) (5.0 6.0)) Reading A multidim array: (def dd (make-array Double/TYPE 1000 1000))
PCL -> Clojure Tags: clojure and tutorial My current leisure-time project is porting the examples from Peter Seibel's excellent Practical Common Lisp (PCL) to Clojure. I think Clojure is interesting for three reasons: Clojure is Lisp, but minus historical baggage. Clojure gives full access to the JVM and Java libraries. Clojure groks concurrency and state. My ground rules are simple: I am not goin
Clojure といえば、巷ではProgramming Clojureの日本語訳である「プログラミング Clojure」の献本が行われているようで、これが発売すればいよいよ日本でも本格的に Clojure が広まっていくんじゃないでしょうか。 というわけで、スタートダッシュ(というかフライング？)を決めるために今のうちに Clojure について書いておこうと思います。お題については、もうちょっと流行には乗り遅れた感があるけど、迷路を最短経路で解く例の問題です。 解き方は至ってシンプルな幅優先探索です。せっかくなのでマルチスレッド化しようかと思ったんですが、それなりの時間で解けているようなので今回は放置。 実行例 $ cat maze.txt ************************** *S* * * * * * * ************* * * * * *********
ブログ(iiyu.asablo.jpの検索) ホットコーナー内の検索 でもASAHIネット(asahi-net.or.jp)全体の検索です。 検索したい言葉のあとに、空白で区切ってki4s-nkmrを入れるといいかも。 例 中村(show) ki4s-nkmr ウェブ全体の検索 ASAHIネット(http://www.asahi-net.or.jp )のjouwa/salonからホットコーナー(http://www.asahi-net.or.jp/~ki4s-nkmr/ )に転載したものから。 --- http://iiyu.asablo.jp/blog/2010/01/26/4838642 プログラミングClojure で名前を出した http://www.amazon.co.jp/exec/obidos/ASIN/4274067890/showshotcorne-22/ プログラミング
リスト、ハッシュマップ、ベクタ、集合のリテラルがある ;リスト (1 2 3 4) ;ハッシュマップ {:a 1, :b 2, :c 3} ;ベクタ [1 2 3 4] ;集合 #{1 2 3 4} よく使う基本データ型のリテラルがあるというのはソースコードに図が入ってるみたいで考えるよりも早く理解できる。しかもいじりやすい。他の多くの言語でもこれらの基本データ型のリテラルは用意されているが、Clojure ではこれらはとてもよく使う重要なビルディングブロック。 リスト、ハッシュマップ、ベクタ、集合、文字列 をシーケンスとして抽象化 (take 2 '(a b c d)) ;リスト ;=> (a b) (take 2 {:a 1 :b 2 :c 3 :d 4}) ;ハッシュマップ ;=> ([:a 1] [:b 2]) (take 2 [:a :b :c :d]) ;ベクタ ;=> (:a
2008-12-13 I’m a performance guy, I’ll admit it. I love performance tuning and comparing code to see why one thing is slower than another. I’ve recently taken a shine to the Clojure programming language as it seems to combine two good things: an incredibly fast and reliable VM and a functional language designed for concurrency. Here’s my first performance test: the ever-reliable fibonacci method.
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Here are the postings I have published so far for this series. Introduction to Clojure Setting Up Clojure Tokenization: Regular Expressions Literals and Variables Functions Organization Stop Words Function Overloading File Reading Tokenization Summary Stemming Introduction Functional Programming More Basics Tracking the Stemmer's Data Functions and Recursion Stemmer Predicates More Functions Macro
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