Swift AlgorithmsパッケージとSwift Collectionsパッケージについて

Swift AlgorithmsパッケージとSwift Collectionsパッケージについて

Appleが提供するオープンソースのSwiftパッケージリストに追加された最新アイテムの2つであるSwift AlgorithmsとSwift Collectionsを紹介します。これらのパッケージをそのまま使用できるだけでなく、Swift Standard Libraryに最終的に含まれる新しいアルゴリズムとデータ構造がこれらのパッケージから創出されます。これらのパッケージをプロジェクトに統合して、適切なアルゴリズムとデータ構造を選択して、コードを明瞭化および高速化する方法を紹介します。

リソース
関連ビデオ

WWDC22
- Create ML Componentsで高度なモデルを作成する
- Swift Async Algorithmsについて
WWDC21
- Swiftの新機能
WWDC20
- Swiftで数値計算を行う
ダウンロード

♪ （Swift Algorithmsパッケージと Swift Collectionsパッケージについて）
こんにちは私はKyleです Swift Standard Libraryチームは Swift ArgumentParser Swift Numerics及び Swift Systemを含むオープンソースパッケージの成長中の項目を維持します本日私たちは二つのファミリーに追加する新製品をご紹介することにワクワクしています： Swift Algorithms及び Swift Collectionsです！ Swift Algorithmsは Swift Standard Libraryを増加させるシーケンスおよびコレクションアルゴリズムのオープンソースパッケージです Swiftの最も強力な機能の一つは内蔵されているアルゴリズムの豊富な分類項目です用語を学ぶために少し投資が必要ですが学習後容易に目に見えるようないくつものアルゴリズムが隠れていてそれらを採用することによりあなたのコードの質をどれだけ改善できるかを発見するという印象的なものとなります私が意味することを理解するため私が作業を行っているメッセージアプリケーションからいくつかコードを見てみましょう送信または削除のために対応するメッセージをすべて収集するテーブルビューの選択された列ごとのインデックスパスを何度も通るこのループをお考えくださいこれはただのマップですマップを使用してこのコードを読むためにもっとはっきりさせますなぜならそれは長さや複雑さに関わらず締結する本文の追加の脈絡を提供して入力を変化させているからですこのマップを使用するとこのコードをより高速にしますなぜならそれは列のループがそれを行わなかったものである予備の容量により配列のサイズを変更するため中間の配置を避けるからですまたはユーザーが画像をタップする場合はこのループがチャット内容でメッセージを繰り返し Quick Lookを使用して表示するためにすべての添付を中止しますこれはただのマップとフィルタです! 実際このフィルタニルのパターンとオプションを開くためのマッピングは非常に一般的なため当社にはそのための特殊な名称とアルゴリズムがあります compactMap 次にこのコードをお考えください私にはメッセージの配列がありチャット内容の項目の配列にそれを変形したいと思います巧妙なことはいずれの与えられたメッセージはチャット内容の複数の項目に対応することができることですこのマップを使用して例の配列を作成しますしかしそれは私が行いたいことではなくフラットな配列が必要ですループごとの列をまた使用しければならないという意味でしょうか？もちろん違います他のアルゴリズムがありますそれは「joined」と呼ばれますそれが行うことは全ての内側の配列を全て一緒に単一要素のフラットコレクションに加えることですこのマッピングパターン及び結合は非常に一般的なためそのためのもう一つの特別なマップを定義します：flatMap もちろんマップとフィルタは氷山の一角です私のAppのチャット詳細画面の列のループをお考えください私はチャット内の最後の6枚の写真を最新のものから一番古いものまで表示したいと思いますチャット内容を逆の順序で繰り返します最新から一番古いものへそして項目が写真である場合それを配列に追加しますそして6枚になったら停止しますスタンダードライブラリからのアルゴリズムを一緒に変更することによりこれをさらに簡潔に表現できます最初の6枚を超えないようにするため逆の compactMap そして prefix アルゴリズムを一緒に変更することはこのコードをさらに明確に表現するためにさらに柔軟性をもたらします例えば私は逆向きのチャット内容のprefixよりもチャット内容のsuffixに関するこのオペレーションについて考えるほうがもっと自然だと思いますそのためアルゴリズムのチェーンは列のループよりもさらに明白で簡潔ですがパフォーマンスはどう比較するのでしょうか？チェーン内の各手順が中間配列を配置する場合別のループよりも遅くならないでしょうか？答えは YES ですスタンダードライブラリが一部の賢い秘訣を実行していなければ私たちが先ほど見た結合アルゴリズムに戻って何が起こっているかを詳しく見てみましょう結果として結合は実際には配置せず新規の配列を返します代わりにそれは FlattenSequenceを返します FlattenSequenceは私たちが "lazy adapter"と呼ぶものですほとんどの目的でそれは配列のように機能しますがそれはただの薄いラッパーなので効果的に自由に作成しますそれはなまけものなので全ての作業を前もって行わずに必要に応じて要素を処理します FlattenSequenceなどのレイジーアダプタがアルゴリズムチェーンがループの列で競争力のあるパフォーマンスを行えるようにするためのものです詳細画面に戻って詳しく見てチャット内の最後の6枚の写真を処理するアルゴリズムを見ましょう接頭辞が実際配列スライスを返すのが分かります賢いですそして逆のもレイジアダプタとして実行され終わりで開始し開始で終わるよう仲介します compactMapはどうでしょうか？依然配列を返します怠けることがあるでしょうか？ありますチェーンの始めにを追加するだけでマップとフィルタのように締結するアルゴリズムを作ります怠け者です！レイジーアルゴリズムチェーンはこのようなユースケースに非常によく適合します潜在的に非常に大きなコレクションから少数の要素のみを処理する場合はもちろん時々する必要があるまたは配列が必要ですその場合は常にアルゴリズムチェーンを配列イニシャライザでラッピングできますこれはもうひとつのスタンダードライブラリチームの利点です私たちはレイジアルゴリズムの大ファンですレイジーアルゴリズムを熱望する結果に変えるのは本当に簡単ですが逆へ行くのは不可能ですなので私はメッセージ Appで大きく進歩し私のデザイナーは機能のリクエストのために近づきます彼らは二つの連続するメッセージの間で 1時間以上が経過した場合チャット内容にタイムスタンプを含めることを望んでいます合理的に見えますこのために使用できるもうひとつのアルゴリズムがなければならないですよね？ありますただしそれにアクセスするには Swift Algorithms パッケージをインポートする必要がありますしばらくの間に一度皆さんは Swift スタンダードライブラリがそれに対応しないというようなユースケースに遭遇しますこのアルゴリズムパッケージの目的は摩擦の少ない場所をもたらすことです皆さんのお手伝いによりスタンダードライブラリ内の最終的な内容物の欠けているアルゴリズムの新しいファミリーを温めます当社は40以上のアルゴリズムを Swift Algorithmsに追加しました述語により決定される 2つか3つかグループによるまたはコレクション内の 5つの最も小さい要素の選択 5つの最も大きいまたはランダムで５つによる全てのコンビネーションの生成または集合要素の置き換えまたは順序の要素の重複などのため Swift Algorithmsに伴う強力な反復ツールの一部を詳しく見てみましょう windows(ofCount:)はスライド式のウインドウを提供しこちらはサイズ３で要素の集合に向かいますループの各回でウィンドウは基本的コレクションの連続に過ぎませんこちらのArraySlice は中間の配置を回避します windows(ofCount: 2)は特に一般的で便利なものがありますそれは"adjacentPairs" と呼ばれます adjacentPairsは連続ではなく組を提供しさらに多くの便利な要素へのアクセスを可能にしますもう一つの強力な反復ツールは chunks(ofCount:)です Windows と異なりチャンクは重複しませんコレクションがチャンクカウントにより均等に分けられない場合はシーケンスの最後のチャンクは余りを含みますそして Windows のようにチャンクはベースコレクションの連続なので安価で作成できます時々コレクションを要素のような物にチャンクして実行させたいでしょうここでは isPrimeでチャンクしていますこれはisPrime に対応する同じ値を返す連続する要素のチャンクを反復するという意味です都合を良くするため chunked(on:)はチャンクとチャンクされる値の両方の組を提供します今までに前回と現在の要素が異なる場合一部の作業のみを行うこのような別のループを書いている自分に気づいたことはありますか？これはひとまとめになっています！私のデザイナーがチャット内容にメッセージの間で 1時間が経過した時はタイムスタンプを含める機能のリクエストに戻りましょう思い出してみると私たちはチャット内容の項目を作るためのメッセージをわたるフラットマッピングによりチャット内容を作成します全てのチャット内容の項目はその日付にアクセスできます私たちはその間で1時間以内が経過した場合その日付でグループチャット内容の項目に一つにまとめます私たちはすでにチャンクがコレクションを要素のような実行にまとめるかを見ています Swift Algorithms はカスタム述語を提供できるようにするチャンクされた別の形になっていますそれは要素の隣接するペアを渡し同じグループに属する場合はを返しますここではチャット内容の項目の間が 1時間以内の場合を返します次にタイムスタンプを作成して全てを単一のフラットコレクションに追加する必要があります先ほど私達はフラットされたものに入れ子式にされたコレクションを組み合わせましたスタンダードライブラリーは区切りを挿入することができる他の結合の異型物ですこのアルゴリズムを使用して改行またはカンマの区切りなどの文字列を一緒に合わせることは本当に一般的ですでもこのばあいは定数区切り文字十分ではない。私たちは次のチャンクに最初の日付にアクセスしなきゃタイムスタンプを構築するからアルゴリズムパッケージは別のjoinedの変形を含みますその変形が前後のチャンクから区切り文字を計算しますここでそれを使って一緒に戻って結合するにはことができますタイムスタンプで区切られているトランスクリプトアイテムのチャンクをかなり満足ですね？もちろん、私たちは支払うことが必要ありませんこれらのいずれかの中間配分のためにこれすべては請求によってただ .lazyを追加して計算できます行こう! 怠惰は魔法の解決策ではないと注意したいあなたが一度だけシーケンスを反復するとき請求によって計算したら配分も仕事もへらすしかしあなたがシーケンスを何度も何度も反復しているときメッセージングAppで私はトランスクリプトを使ってするように請求によって計算するのは同じ仕事がなんでもなんでも繰り返すマッピングチャンクおよび結合ユーザーが毎回編集モードに入ると画像をタップするまたは詳細画面を訪問します。この場合はあなたは怠惰なアルゴリズムチェーンをまだ使用する必要があります。それは最後のステップとしてちょうどあなたの仕事を言いますはもっと効率的になりますすべてを配列に収集することにしったら私たちはダース以上の異なるアルゴリズムを見てきました Swift標準ライブラリやアルゴリズムパッケージからそれらのすべてが動作します配列だけでなくしかし文字列もそして他のすべてのSwiftタイプそれはシーケンスやコレクションの議定書に準拠していますすべてのデータ構造を新しいSwift Collections パッケージに含むアルゴリズムを連鎖させたらコードをより明確にするより速くより正確にするそしてそれに熟達するようになるのは複雑ではありませんそれはちょうどあなたの語彙を構築するだけですですからローループを次回書くときそれがマップフィルタまたは他のアルゴリズムのいずれかの立ち止まって考えてみてください何も気にしないならドキュメントを検索するかまたはSwift Algorithms GitHub レポジトリのガイドを読んでくださいまたはSwiftフォーラムで私たちを訪問してくださいフォーラムで一緒に理解することができます誰かにそれは役立つかもしれないですし Algorithmsパッケージへの新規追加にインスピレーションになるかも次はKaroyがお教えします新しいSwift Collections パッケージに付属する汎用性のデータ構造について Karoy? ありがとうLyle！データ構造の話をしてみましょう Swift標準ライブラリは 3つの主要な汎用データ構造のものだけを実装しています配列　順序付けられていないセットと辞書を提供しますこれらは普遍的なコレクションタイプとして偉大な選択肢を証明していますそしてモジュールの境界を越えてデータ転送に向いていますこれらはコピーオンライトバリューセマンティクスを実装する効率的なインプレースミューテーション操作を提供コレクション値を周りを通過しても作成されたコピーに予想外の変化する突然変異がないような安全性確認しますしかしデータ構造はさらに多くのものがあります選ぶべきより大きい選択を持っていると便利でしょう今年の初めに私たちは新しいデータ構造の実装である Swift CollectionsパッケージをリリースしましたこのパッケージはSwift開発者が Swift標準ライブラリに含める前に新しいコレクションタイプを試してみることができます Swift Collectionsパッケージをインポートすることで追加の型にアクセスできますパッケージの初期バージョンでは最も頻繁に要求される3つのデータ構造が実装されていますこれらは3つの標準的なコレクションタイプの新しいバリエーションですダブルエンドのキュー OrderedSetと OrderedDictionaryを持っていますこれらは配列セットおよび辞書に似ています彼らは同じテーマの変種で既存の構造体に新しい機能を追加しますこれらの新しいタイプは既存のタイプの代替品ではなくそれらを補完しています。いくつかのユースケースでは新しい型はより良くフィットしますただし他の多くの場合既存のタイプは引き続き正しい選択ですどのデータ構造にリーチするかを知るためにはこれらが既存の型とどのように異なるかを学ぶ必要がありますそれではこれらを簡単に見てみましょうダブルエンドのキューから始めますまたはむしろ一般的にキュスーパーで並んで待っている顧客からアプリケーションの非同期タスクまで任意の数のアイテムを一つずつ処理する必要がある場所にキューがポップアップ表示されますほとんどの抽象形式においてキューは2つの主要な操作を提供しますキューの最後にアイテムをプッシュでき最初から要素を取り出します
両端キューはこうしたキューの操作を対称にしますこれは新しいアイテムをキューの最初に効果的にプッシュすることをサポートします最後から要素を取り出すことも
「両端キュー」という名前は便利なタイプに最適な名前ですそのため短くして「デック」と言います音節をもう一つ削るためにこれは伝統的に「デック」と発音しますトランプ一組のようにコレクションパッケージではデックにはなじみがある配列タイプとほぼ同じAPIがあり多くの同じプロトコルを実行します例えばキューを作るために配列リテラルを使いますデックにはRandomAccessCollection プロトコルに従います配列のようにデックはコレクションの最初から測定したオフセットである整数インデックスを使用しますこれによりポジションを基に要素に簡単にアクセスできます例えばこのデックのインデックス１の要素は文字Eですこのコレクションの最後の小文字fが気になるのは私だけではありません幸運にもデックは MutableCollection プロトコルに従いインデックス２から割り当てて修正します小文字のfを大文字のF に交換します良く見えますね！デックは RangeReplaceableCollection プロトコルを実行するので要素のサブレンジの挿入削除や交換に馴染みがある操作すべてを提供します例えばゼロのインデックスで insert(contentsOf:) メソッドを呼び出してデックの最初にシーケンスを挿入しますこの実行方法は配列とは異なるデックから始まります項目を保存する配列を使用した場合最初に新しい要素を挿入することは新しいものに場所をあけるために既存の要素を移動して開始する必要があります可能な限りシンプルにアクセスするために配列は1つの連続バッファで要素を維持しストレージのデックから始まります配列が大きすぎると比較的効果な新しい要素を先頭に追加します最初に新しい要素を挿入することは時間がかかり要素の数にほぼ比例し既に配列にありますデックの異なって機能します境界周辺のストレージバッファをラップするので新しい要素を既存のもの動かさずに先頭に追加しますインデックスはコレクションの最初の論理から提供されますそのため挿入インデックス1の要素は列Bですこれはデックが論理的インデックスと実際のストレージポジションの間で翻訳するために取り組む必要があるということですしかし要素へのアクセスはとても異なるものですデックの先頭に追加することは既存の数字のスライドを解決しません配置より劇的に速くこれを操作することができます最初に新しい要素を挿入するには一定の時間がかかります要素がコレクションにどれだけあってもですこれがデータ構造の力ですツールボックスにそれがあると以前は及ばなかった問題を解決するためにそれを使用できます右のデータ構造に変えるとすべてを変更できます使用することが楽しい responsive wonderへと使用できない遅いAppを変えることができますもちろんデックもストレージの中心でどのように操作するのかとてもクレバーなります例えば要素の範囲を削除するときデックはその後のものではなくそれ以前の要素を移動させて結果のギャップを埋めるオプションがありこれは移動させる必要がある要素の数を減らせますこれは要素を前に付けることほど劇的な改善ではありませんしかしランダムに要素を削除するとき平均より2倍速くものを作りますこれがデックです順序集合を見てみましょう標準で既存のセットタイプはコレクションですべての要素がユニークであることを保証しますしかし最初の順序付けを保存しません実際にセットの要素の順序は効果的にランダムですこれは2つの同じセットのインスタンスが 2つの完全に異なる配列で一覧にしますこれにも関わらず同じ要素を含む2つのセットは同等とみなされます順序は重要ではありませんユニークさを保証したいときこれは最高のものですが要素がどう順序付けられるのか管理したいときがあります例えばやることリストの Appを書いていますアイテムを一度だけリストにすることを保証したいのですがユーザーが設定した特定の順序を維持したいのですこれが順序集合が行うことですビューポイント次第で要素をユニークのままにする配列のようなものかメンバーに構築した順序を保存するセットとして見ることができます配列やセットのように順序集合は配列リテラルで明確ですしかしセットとは異なり要素の順序は保存が保証されています順序は重要です同じメンバーを含まない場合 2つの順序集合が同等のものを比較しますが同じ順序である必要があります 2つの順序集合があらゆる順序で同じ要素を含んでいるのかただ知る必要がある場合特別の順序付けられていないビューで比較できますこの軽量のビューは要素の順序を無視するのでより従来型のセットのようなインターフェースを提供しますしかしデフォルトで順序集合は配列がどう機能するかに似ていますこれは順序集合が整数オフセットインデックスを伴うランダムアクセスコレクションであることにより強化されます配列やデックのようにアイテムにアクセスするために整数添字を使用できますセットから予測できるように要素を追加して削除できますしかしこうした操作はポジションを考慮する必要はあります例えば追加の操作がありメンバーではない場合にはセットの終わりに新しい要素を追加します戻り値は要素が追加される必要があるかどうか示しアイテムのインデックスも報告します特定の場所に新しい要素を置く挿入操作もありますこの場合文字Bは既にあるので操作はただ既存のメンバーのインデックス戻すだけですエレメントの削除は順序集合に穴を残しメンバーの残りは埋めるために移動する必要があります配列のように順序集合は要素をユニークにしておく必要があるため任意のアイテムの交換をサポートできませんこれは配列とは異なり MutableCollectionや RangeReplaceableCollection プロトコルに確認できませんしかし並び替えやシャッフルのような標準的な記録操作をサポートします順序集合は順序を保存する方法で SetAlgebraからすべてのレベルのセットの操作を実行します例えば共用体の形成は欠落している要素を 2番目のセットに現れる順番に付け加えますセットを差し引くことは最初の順序で残りの要素を維持します順序はほとんどの SetAlgebraの操作を実行しますがプログラムを正式に確認できません要素の順序が重要ではないということを必要とするからですしかし順序づけられていないビューには順序に依存しない平等のコンセプトがあります SetAlgebraに従います SetAlgebra値を必要とする機能に OrderedSet 値をパスするために使用できますフード標準の下を見て順序づけられていないセットタイプはランダムにシードされたユニバーサルハッシュ関数を使いフラッシュハットテーブルに直接要素を保存しますこれは要素のパフォーマンスに最高の検索を提供しますが最初の順序を無視します任意性ユーザー指定の要素の順序をサポートするために順序集合は通常の配列のインスタンスを代わりに要素を保存します順序集合はまだ同じ拘束で安全なハッシュテーブルの実装を使用していますがこの場合テーブルはストレージ配列に整数インデックスを保存する必要のみがありますこうした整数の範囲はハッシュテーブルのサイズに制約されるのでできるだけ少ないバイトに整数値を圧縮してテーブルを圧縮できますこれは通常のセットと比較しかなりの量のメモリを保存できほとんどの操作のために競争力のあるパフォーマンスを維持しています検索のパフォーマンスは標準セットに匹敵しますランダムメンバーを見つけるにはコレクションのサイズに関わらず一定の時間がかかります配列は各要素を入念に見る必要がありコレクションが増加するため時間がかかります順序集合に新しい要素を加えることは標準セットに要素を挿入することと同等のことを行いますこれはまだ新しアイテムをハッシュ化する必要があり要素が既に存在する場合は確認を含むのでこれはシンプルな配列に要素を直接追加する以上に複雑な操作ですしかしどれほどコレクションが大きくなってもそれでも一定の時間がかかります OrderedSetは既存の要素をすぐに検索でき新しい要素を追加できますが効果的にセットの最初または中央でアイテムを削除または挿入を効果的に実行できません配列のようにこうした操作はストレージ配列で要素をスライドする必要がありますがハッシュテーブルに後続のインデックスの番号を付け直す必要がありますこれは削除と挿入は線形複雑度により操作となることを意味し通常セットより遅くしますこれは常にトレードオフです！しかしこうしたデータ構造がどう機能するかよく理解すると最適化するために重要な操作と満たす必要がある要件に基づき問題を解決するために自信を持って正確なものを選択できます正確なデータ構造の選択は数百または数千倍速いコードとなるアルゴリズムの改善に繋がります間違ったものを選択すると逆になります究極的には最高のAppとなりユーザーを満足させるためこうしたことを学ぶことは便利だと思いますこの新しいOrderedSet タイプはFoundationの純粋なSwiftの変数ですしかしOrderedSetはパッケージで実行されるため NSOrderedSetへの架け橋とはなりませんこれは既存の Objective-CのAPIは新しいタイプを使用するために自動的にインポートされませんこれらは別のことです
コレクションパッケージにより提供される第3のデータコレクションは標準の辞書型の順序付けられたアナログです標準の辞書のようにこれはキーと値のペアの順序でありこれにより添字としてキーを利用でき対応する値を素早く検索します通常の辞書とは異なりキーと値のペアの順序は明確に定義されていますデフォルトでキーが最初に挿入された順序に従います新しい要素を追加するために新しいキーに値を代入します既存のキーにNIL代入して要素を削除できますこうした操作を通して順序付けられた辞書は明確に定義された順序でコンテンツを維持します
順序で付けられた辞書は配列のような整数インデックスを仕様しますがこれは興味深い問題を導入します例の辞書ではインデックス添字演算子はキー添字と対リスしますゼロで添字を付ける場合主要なゼロの値へのアクセスを意味するのかそれともゲンテンオフセットでキー値ペアの検索を意味しますか？
キーベースの添字は辞書型の主な操作なので曖昧さを回避するために順序付けられた辞書の添字は常にキーイングの添字を意味します OrderedDictionaryはインデックス添字演算子を提供しません OrderedDictionaryはコレクションにはならないことを意味しますコレクションプロトコルは添字などを必要とするからですそのため OrderedDictionaryはシーケンス型プロトコルのみに従いますしかしコレクションの適合性が望ましい場合 OrderedDictionary は特別な要素ビューを提供します要素はランダムアクセスコレクションでありキー値ペアを戻すインデックス添字を提供します基本的な実装を見て通常の辞書型はキーと値をそれぞれ保存するために 2つの別々のハッシュテーブルを使用しますが順序付けられた辞書は1つの圧縮されたハッシュテーブルと 2つの並行配列を代わりに仕様しますこれは順序集合より多くのスペースを保存できますコレクションパッケージでは 3つの利用できる新しいデータ構造がありますこのような構造を使用して Appのパフォーマンスを高めることができまたはメモリの使用を削減したり重要なことは誓約を表現できることでありセットの要素の順序を保存するような標準型で簡単に満たすことはできませんこうした新しいタイプはすべてシーケンスプロトコルとコレクションプロトコルに従っているため標準ライブラリに提供されるアルゴリズムとカイルがお見せしたアルゴリズムパッケージを結合します Swift コレクションと Swift アルゴリズムはオープンソースパッケージの増加するリストの新しいメンバーの2つにすぎません現在新しいプラットフォームと新しいドメインにプッシュしているため Swiftライブラリエコシステムの将来は現在形成されていますますますオープンソースパッケージを活用しているためよく見える状態で行われています故意にこうしたパッケージを早くにリリースし一方これらはまだ柔軟であり GitHubへのコミュニティの取り組みとして開発しています試してみてください問題を送付してくださいプルリクエストを開いてください関わり合い影響を与えるために今より良い時簡単なときはありません私たちのように皆さんが新しいSwiftパッケージにワクワクしていることを期待していますこれで構築するものを早く見たくてたまりませんご視聴ありがとうございました WWDCの残りを楽しんでくださいｓ！ ♪

// Raw loop:
var selectedMessages: [Message] = []
for indexPath in indexPathsForSelectedRows {
    selectedMessages.append(messages[indexPath.row])
}

// Using `map` makes this clearer and faster.
indexPathsForSelectedRows.map { messages[$0.row] }

1:36 - The compactMap algorithm

// Raw loop:
var attachments: [Attachment] = []
for message in messages {
    if let attachment = message.attachment {
        attachments.append(attachment)
    }
}

// The above is just a `map` and a `filter`.
messages
    .filter { $0.attachment != nil }
    .map { $0.attachment! }

// This pattern is so common we have a special name and algorithm for it.
messages.compactMap { $0.attachment }

2:06 - The flatMap algorithm

extension Message {
    func makeMessageParts() -> [TranscriptItem]
}

messages // [Message]
    .map { $0.makeMessageParts() } // [[TranscriptItem]]
    .joined() // [TranscriptItem]

// This pattern is so common that we have another special kind of map for it.
messages // [Message]
    .flatMap { $0.makeMessageParts() }  // [TranscriptItem]

3:00 - Chaining together algorithms

// Raw loop:
var photos: [PhotoItem] = []
for item in transcript.reversed() {
    if let photo = item as? PhotoItem {
        photos.append(photo)
        if photos.count == 6 {
            break
        }
    }
}

// The above can be expressed more concisely by chaining together algorithms.
transcript
    .reversed() // [TranscriptItem]
    .compactMap { $0 as? PhotoItem } // [PhotoItem]
    .prefix(6) // [PhotoItem]

// This gives us more flexibility to express this code more clearly.
transcript
    .compactMap { $0 as? PhotoItem } // [PhotoItem]
    .suffix(6) // [PhotoItem]
    .reversed() // [PhotoItem]

4:19 - Lazy adapters

extension Message {
    func makeMessageParts() -> [TranscriptItem]
}

messages
    .map { $0.makeMessageParts() } // [[TranscriptItem]]
    .joined() // FlattenSequence<[[TranscriptItem]]>

4:58 - Lazy algorithm chains

transcript
    .lazy // LazySequence<[TranscriptItem]>
    .compactMap { $0 as? PhotoItem } // LazyCompactMap<[TranscriptItem], PhotoItem>
    .suffix(6) // LazyCompactMap<ArraySlice<TranscriptItem>, PhotoItem>
    .reversed() // ReversedCollection<LazyCompactMap<ArraySlice<TranscriptItem>, PhotoItem>>

5:48 - Wrapping a lazy algorithm chain in an Array initializer

Array(
    transcript
        .lazy
        .compactMap { $0 as? PhotoItem }
        .suffix(6)
        .reversed()
)

7:13 - windows(ofCount:)

import Algorithms

let x = [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

for window in x.windows(ofCount: 3) {
    print(window)
}

// Prints [0, 1, 2]
// Prints [1, 2, 3]
// Prints [2, 3, 4]
// Prints [3, 4, 5]

7:30 - adjacentPairs()

import Algorithms

let x = [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

for (prev, next) in x.adjacentPairs() {
    print((prev, next))
}

// Prints (0, 1)
// Prints (1, 2)
// Prints (2, 3)
// Prints (3, 4)

7:45 - chunks(ofCount:)

import Algorithms

let x = [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

for chunk in x.chunks(ofCount: 3) {
    print(chunk)
}

// Prints [0, 1, 2]
// Prints [3, 4, 5]
// Prints [6, 7, 8]
// Prints [9]

8:08 - chunked(on:)

import Algorithms

let x = [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

for (isPrime, chunk) in x.chunked(on: \.isPrime) {
    print((isPrime, chunk))
}

// Prints (false, [0, 1])
// Prints (true, [2, 3])
// Prints (false, [4])
// Prints (true, [5])

8:33 - Recognizing the chunked(on:) pattern

// Raw loop:
var prev: Element?
for element in collection {
    if prev?.value != element.value {
        // do work
    }
    prev = element
}

// The above is just `chunked(on:)`.
for (value, chunk) in collection.chunked(on: \.value) {
    // do work
}

8:49 - Mapping, chunking, and joining

import Algorithms

extension Message {
    func makeMessageParts() -> [TranscriptItem]
}

transcript = Array(
    messages
        .lazy
        .flatMap { $0.makeMessageParts() }
        .chunked { $1.date.timeIntervalSince($0.date) < 60 * 60 }
        .joined { DateItem(date: $1.first!.date) }
)

14:56 - Double-ended queues

var queue: Deque = ["A", "B", "C"]

queue.append("D")
queue.append("E")
queue.removeFirst()  // "A"
queue.removeFirst()  // "B"

queue.prepend("F")
queue.prepend("G")
queue.removeLast()   // "E"
queue.removeLast()   // "D"

15:46 - Deque protocol conformances

var items: Deque = ["D", "E", "f"]
print(items[1])  // "E"
items[2] = "F"
items.insert(contentsOf: ["A", "B", "C"], at: 0)
print(items[1])  // "B"

17:31 - Accessing elements is still efficient

var items: Deque = ["D", "E", "F"]
print(items[1])  // "E"
items.insert(contentsOf: ["A", "B", "C"], at: 0)
print(items[1])  // "B"

18:39 - Removing elements at random is twice as fast on average

var items: Deque = ["A", "B", "C", "D", "E", "F"]
items.removeSubrange(1 ..< 3)

19:33 - Unordered sets

let first: Set = ["A", "B", "C", "D", "E", "F"]
print(first)  // ["B", "E", "C", "F", "D", "A"]
let second: Set = ["A", "B", "C", "D", "E", "F"]
print(second)  // ["A", "D", "E", "F", "C", "B"]
print(first == second)  // true

20:26 - Ordered sets

let first: OrderedSet = ["A", "B", "C", "D", "E", "F"]
print(first)         // ["A", "B", "C", "D", "E", "F"]

let second: OrderedSet = ["F", "E", "D", "C", "B", "A"]

print(first == second)                      // false
print(first.unordered == second.unordered)  // true

21:04 - Ordered sets resemble how arrays work

var items: OrderedSet = ["E", "D", "C", "B", "A"]
items[3]  // "B"
items.append("F")         // (inserted: true, index: 5)
items.insert("B", at: 1)  // (inserted: false, index: 3)
items.remove("E")
items.sort()
items.shuffle()

22:32 - Ordered sets implement high-level set operations

var items: OrderedSet = ["B", "D", "E"]
items.formUnion(["A", "B", "C", "F"])
items.subtract(["A", "B", "G"])

let other: OrderedSet = ["C", "D", "E", "F"]
print(items == other)  // false
print(items.unordered == other.unordered)  // true

26:46 - Ordered dictionaries

var dict: OrderedDictionary = [2: "two", 1: "one", 0: "zero"]

print(dict[1])  // Optional("one")
print(dict)     // [2: "two", 1: "one", 0: "zero"]

dict[3] = "three"
dict[1] = nil
print(dict)     // [2: "two", 0: "zero", 3: "three"]

27:38 - Subscripting always means the keying subscript

var dict: OrderedDictionary = [2: "two", 0: "zero", 3: "three"]

print(dict[0])           // Optional("zero")       

print(dict.elements[0])  // (key: 2, value: "two")

特定のトピックをお探しの場合は、上にトピックを入力すると、関連するトピックにすばやく移動できます。

クエリの送信中にエラーが発生しました。インターネット接続を確認して、もう一度お試しください。

リソース

関連ビデオ

WWDC22

WWDC21

WWDC20