집약 패턴
Aggregate pattern집약 패턴은 통계 또는 컴퓨터 프로그래밍에서 개념을 참조할 수 있습니다.둘 다 더 작고 단순한 조각으로 구성된 큰 케이스를 고려합니다.
통계 정보
집약 패턴은 많은 분야에서 중요한 통계 개념으로, 특정 방식으로 일관되게 동작하는 하위 그룹의 경향에 따라 대규모 그룹의 동작을 예측하기 위해 통계를 사용합니다.그것은 특히 사회학, 경제학, 심리학, 범죄학에서 유용하다.
컴퓨터 프로그래밍
설계 패턴에서 집계는 설계 패턴이 아니라 반복기를 만들기 위한 인터페이스를 제공하는 목록, 벡터 또는 생성기 등의 개체를 나타냅니다.다음 코드 예는 Python에 있습니다.
방어하다 파이보나치(n: 인트): a, b = 0, 1 세어보세요 = 0 하는 동안에 세어보세요 < > n: 세어보세요 += 1 a, b = b, a + b 산출하다 a 위해서 x 에 파이보나치(10): 인쇄물(x) 방어하다 파이버섬(n: 인트) -> 인트: 총 = 0 위해서 x 에 파이보나치(n): 총 += x 돌아가다 총 방어하다 fibsum_alt(n: 인트) -> 인트: """ 대체 실장Python의 내장 함수 sum()을 시연합니다. 는 임의의 반복기에서 동작합니다. """ 돌아가다 합(파이보나치(n)) 마이넘버스 = [1, 7, 4, 3, 22] 방어하다 평균(g) -> 흘러가다: 돌아가다 흘러가다(합(g)) / 렌(g) # Python 3에서는 더 이상 캐스트를 띄울 필요가 없습니다. Python은 기본적으로 반복기 프로토콜을 사용하여 모든 세부 사항을 숨깁니다.혼란스럽지만 설계 패턴은 코드의 빈칸을 나타내기 위해 "집약"을 사용합니다.for x in ___:"정보"[1]라는 용어와 관련이 없습니다.이러한 용어 중 어느 것도 피보나치 시퀀스를 합산하거나 숫자 목록의 평균을 취하는 행위와 같은 데이터의 통계 집계를 가리키지 않는다.
「 」를 참조해 주세요.
레퍼런스
