Rx średnia ruchoma

W dziedzinie finansów zwykle musimy obliczać wartość agregatu ruchu ze zbioru danych szeregowych czasu, posłuż się średnią ruchoma jako przykład, mówiąc, że mamy następujący strumień danych T oznacza znacznik czasu, a V jest rzeczywistym vlaue. to obliczyć średnia ruchoma 3 ze strumienia, do jakiego się znajdujemy. Aby obliczyć średnią ruchomej, wydaje się, że możemy to zrobić by. build a Obserwować z pierwotnego strumienia. build a Obserwować z pierwotnego strumienia, agregując wartości w groups. using agregującego operatora aby obliczyć końcowe wyniki z Obserwowalne w kroku 2.Krok 1 i 3 są trywialne do wdrożenia, jednak dla kroku 2 wydaje się, że obecny RxJava nie ma operatora wbudowanego w produkcję grup ruchomej okna, operatora oknaNie wydaje się operator pasuje do tego przypadku i nie znalazłem łatwego sposobu na komponowanie rozwiązania od istniejących operatorów, czy może ktoś sugerować, jak to zrobić w RxJava w sposób elegancko. spytany 28 grudnia 13 w 6 29.I d to tak Używam okna, które emituje Observables, które onl y zużywają stałą ilość pamięci, a nie bufor, która emituje listy, które pochłaniają pamięć dla każdego elementu. Jest to przykład tego, jak można używać operatorów kombinowanych zamiast pisać własnych pętli, co należy zawsze rozważyć przy użyciu Observables. Update Jeśli chcesz wyfiltrować okna na końcu strumienia, które mają mniej niż n elementów, możesz to zrobić tak. Wybrałem Scala, ponieważ jest krótszy do napisania, ale w Javie można to zrobić, wystarczy zauważyć, że Scala s foldLeft nazywa się zmniejszyć w Javie. Odpowiedzi Jan 4 14 w 22 20.Praktyczne Rx Training London 6-7 października 2018. Przedstawione przez autora. PART 1 - Pierwsze kroki Użytkownicy oczekując danych w czasie rzeczywistym Chcieliby teraz swoich tweetów Teraz ich kolejność została potwierdzona teraz Potrzebują teraz dokładnych cen Ich gry online muszą reagować jako twórcy, zapomnij o wiadomościach Nie chcesz być zablokowany czekać na wynik Chcesz, aby wynik został zepchnięty do Ciebie, gdy jest gotowy Jeszcze lepiej, podczas pracy z zestawami wyników, chcesz otrzymywać pojedyncze wyniki, ponieważ są one gotowe Nie chcesz poczekaj, aż cały zestaw zostanie przetworzony zanim zobaczysz pierwszy wiersz Świat zmieścił się, aby naciskać użytkownicy czekają na nas, aby dogonić Deweloperzy mają narzędzia do push danych, to jest łatwe Deweloperzy potrzebują narzędzi do reagowania na push danych. Witnij do Reactive Rozszerzenia dla Rx Ta książka ma na celu rozwój Ciekawe o interfejsach IObservable T i IObserver T, które pojawiły się w 4 bibliotekach Reactive Extensions z firmy Microsoft są implementacjami tych interfejsów, które szybko zbierają trakcję z programistami serwera, klienta i WWW Rx jest potężnie wydajnym narzędziem Rx umożliwia programistom rozwiązywanie problemów w eleganckim, znanym i deklaratywnym stylu, często z mniejszym kodem niż było to możliwe bez Rx Dzięki wykorzystaniu LINQ, Rx dostrzega standardowe zalety implementacji LINQ 1.Integrated LINQ jest zintegrowany z językiem C Unitive Using LINQ pozwala wykorzystać istniejące umiejętności do wyszukiwania danych w spoczynku LINQ do SQL, LINQ do XML lub LINQ do obiektów do kwerendy danych w ruchu Można pomyśleć o Rx jako LINQ do zdarzeń LINQ umożliwia przejście z innych paradygmatów na wspólny paradygmat Na przykład można przekształcić zdarzenie standardowe, asynchroniczne wywołanie metody, zadanie lub być może zewnętrzne oprogramowanie pośredniczące trzeciej strony w jedną całość mmon Rx Dzięki wykorzystaniu naszego istniejącego języka do wyboru i przy użyciu znanych operatorów, takich jak Select Where GroupBy itp., programiści mogą zracjonalizować i komunikować projekty lub kody w wspólnym formularzu Rozszerzalny Można rozszerzyć Rx z własnymi metodami rozszerzenia rozszerzeń zapytań niestandardowych Deklaracyjne LINQ umożliwia kod do odczytu jako deklaracji tego, co robi Twój kod i pozostawia sposób implementacji operatorów Funkcje Composable LINQ, takie jak metody rozszerzenia, składnia lambda i składnia zrozumienia zapytania, zapewniają płynny interfejs API dla programistów, aby konsumować zapytania Mogą być skonstruowane z wieloma operatorzy zapytania mogą być skomponowane razem w celu dalszego składania zapytań złożonych zapytania przekształcające mogą przekształcać dane z jednego typu w inne kwerendę. Przetłumaczenie jednej wartości na inną wartość, agregowane z sekwencji wartości do jednej wartości średniej lub rozwinięcie pojedynczych danych wartość w sekwencji wartości. Kiedy jest odpowiedni Rx. Rx oferuje naturalny paradygmat zajmowanie się sekwencjami zdarzeń Sekwencja może zawierać zero lub więcej zdarzeń Rx okazuje się być najbardziej wartościowy podczas komponowania sekwencji zdarzeń. Należy używać zdarzeń Rx. Managing takich jak to, co Rx został zbudowany dla zdarzeń. UI jak ruch myszy, przycisk click. Domain zdarzenia, takie jak zmiana właściwości, aktualizacja zbiorów, wypełnienie zamówienia, zaakceptowanie rejestracji itp. Zdarzenia infrastrukturalne, takie jak obserwator plików, zdarzenia systemowe i zdarzenia WMI. Zdarzenia integracyjne, takie jak transmisja z magistrali komunikatów lub zdarzenie push z interfejsu WebSockets API lub innego środka pośredniego o małym opóźnieniu, takiego jak Nirvana. Integration z silnikiem CEP, takie jak StreamInsight lub StreamBase. Niektórego produktu Microsoftu CEP StreamInsight, który jest częścią rodziny SQL Server, wykorzystuje również LINQ do budowania zapytań nad strumieniowymi zdarzeniami danych. Rx jest również bardzo przydatny do wprowadzania i współużytkowania współbieżności dla celem wyładunku Oznacza to, że wykonywanie danego zestawu prac równocześnie w celu uwolnienia obecnego wątku Bardzo popularnym jest to, że utrzymuje się odpowiedzialność ve UI. You powinien rozważyć użycie Rx, jeśli masz istniejący IEnumerable T, który próbuje modelować dane w ruchu Podczas gdy IEnumerable T może modelować dane w ruchu przy użyciu leniwego oszacowania, np. yield return, to prawdopodobnie wygrałaby skalę Iterating nad IEnumerable T will zużywaj blok wątku Powinieneś albo popierać niezakłócający charakter Rx za pośrednictwem IObservable T albo rozpatrywać cechy asynchroniczne w 4 5.Could użyć Rx. Rx może być również używany do asynchronicznych połączeń Są to skutecznie sekwencje jednego zdarzenia. Result of zadanie lub zadanie T. Result metody APM wywołują takie jak FileStream BeginRead EndRead. You może znaleźć użycie słowa kluczowego TPL, Dataflow lub async 4 5 okazuje się bardziej naturalnym sposobem komponowania metod asynchronicznych Chociaż Rx może z pewnością pomóc w tych scenariuszach, jeśli istnieją inne bardziej odpowiednie ramy do Państwa dyspozycji, należy je rozważyć najpierw. Rx może być używany, ale mniej odpowiedni do, wprowadzania i zarządzania współbieżnością w celu skalowania lub wykonywania równoległych kompresji utilities Inne dedykowane frameworki, takie jak TPL Task Parallel Library czy C AMP są bardziej odpowiednie do wykonywania równoległych obliczeń intensywnej pracy. Rx, a konkretnie IObservable T nie jest zamiennikiem dla IEnumerable TI nie zaleca próbowania podjęcia czegoś naturalnie pociągającego i zmusić go być push based. Translating istniejących IEnumerable T wartości IObservable T tylko tak, że baza kodu może być więcej kolejki Rx. Message Kolejki, takie jak w MSMQ lub implementacji JMS ogólnie mają transakcje i są z definicji sekwencyjny I czuć IEnumerable T jest naturalnym dopasowanie tutaj. Wybierając najlepsze narzędzie do pracy, Twój kod powinien być prostszy w obsłudze, zapewnić lepszą wydajność i zapewne uzyska lepsze wsparcie. Rx w działaniu. Przykładanie się i nauka Rx może być podejściem iteracyjnym, w którym można powoli stosować go do swojego infrastruktura i domena W krótkim czasie powinieneś być w stanie posiadać umiejętności do tworzenia kodu, lub zredukować istniejący kod, do zapytań złożonych z prostego op erators Na przykład ten prosty ViewModel jest wszystko, co potrzebne do kodu, aby zintegrować wyszukiwanie, które mają być wykonane jako użytkownik types. public klasy MemberSearchViewModel INotifyPropertyChanged. While tego fragmentu kodu jest dość mały obsługuje następujące wymagania. Maintains responsive UI. Supports timeouts. Knows, gdy przeszukiwanie jest zakończone. Allows wyników powrócić jeden na raz. Nadzwyczajnie błędy. Jest jednostka testowalna, nawet z obawy współzależności. Jeśli użytkownik zmieni wyszukiwanie, anulować bieżące wyszukiwanie i wykonać nowe wyszukiwanie z nowym tekstem. Aby wypróbować tę próbkę, prawie przypadkiem jest komponowanie operatorów, które odpowiadają wymaganiom w pojedynczym zapytaniu. Kwerenda jest mała, łatwa do utrzymania, deklaratywna i znacznie mniejsza liczba kodu niż walcowanie własnych. Jest to dodatkowa zaleta ponownego użycia sprawdzonego API. Mniej kodu musisz napisać, tym mniej kodu będziesz musiał testować, debugować i utrzymywać Tworzenie innych pytań, takich jak poniżej, jest proste. Obliczanie średniej ruchomej szeregu wartości, np. usługa lev wytyczne dotyczące średnich latencji lub zdarzenia związane z czasem przestojów z wielu źródeł, np. wyniki wyszukiwania z Bing, Google i Yahoo lub dane z czujników przyspieszenia, Gyro, magnetoelektroniki lub temperatur. Grupowanie danych np. tweety według tematu lub użytkownika lub cen akcji według delta lub płynności Filtrowanie danych, np. serwerów gier online w regionie, na określoną grę lub z minimalną liczbą uczestników. Push jest tutaj Uzbrojenie się w Rx to potężny sposób na spełnienie oczekiwań użytkowników w świecie push Dzięki zrozumieniu i komponowaniu części składowych Rx będzie można zrobić krótką pracę złożoności przetwarzania zdarzeń przychodzących Rx ma stać się codzienną częścią Twojego doświadczeniem kodowania. Dodatkowe zalecenia reading. Lee Campbell Wprowadzenie do wydania Rx Kindle 2017.Sequences of Coincidence. Each części tej książki ma teraz do czynienia z dość niezależną koncepcją Kluczowe typy, zarządzanie czasem życia, anamorfizm, katamorfizm, wiążące, sterowanie przepływem, planowanie i testowanie n wcześniejsze rozdziały rozważaliśmy kombinację wielu sekwencji z operatorami, takimi jak SelectMany Merge Zip Concat itd. Te operatory są nieco prostsze niż operatorzy w tym rozdziale Ten ostatni rozdział łączy wiele z tych tematów, abyśmy mogli manipulować równoczesnymi sekwencjami, lub sekwencja zbieżności. Możemy skompletować zdarzenia, które mają czas trwania na windowsa Przykłady to Serwer jest włączony, osoba znajduje się w pokoju, przycisk jest wciśnięty, a jeszcze nie zwolniony Może być powtórzony w tym oknie czasu, serwer był włączony Kiedy okna się pokrywają, są one pokazywane z czasem. Buffer revisted. Buffer nie jest nowym operatorem dla nas, ale teraz może on być konceptualnie zgrupowany z operatorami okien Operatorzy ci wszystko robią coś z sekwencją i oknem czasu Każdy operator otworzy okno, gdy sekwencja źródłowa tworzy wartość Okno zamknięcia okna i wartości, na które narażone są główne różnice między każdym operatorem Pozwolić po prostu szybko zapisz wewnętrzną pracę starego przyjaciela Buffer i zobacz jak to odwzorowuje koncepcję okien time. Buffer utworzy okno, gdy pierwsza wartość zostanie wyprodukowana Następnie zostanie ona włożona do wewnętrznej pamięci podręcznej Okno zostanie zawieszone otwarte aż do osiągnięcia liczby wartości Każda z tych wartości zostanie zapisana w pamięci podręcznej Po osiągnięciu liczby zostanie zamknięte okno, a pamięć podręczna będzie OnNext ed jako IList T Gdy następna wartość jest tworzona ze źródła, pamięć podręczna jest kasowana i zaczynamy ponownie Oznacza to, że bufor pobiera IObservable T i zwróci IList IObservable. Przykładowy bufor z liczeniem 3. W tym marmurowym diagramie reprezentowałem listę wartości zwracanych w punkcie czasowym kolumna danych, tj. wartości 0, 1 2, są zwracane w pierwszym buforze. W związku z tym nie jest to skok do zrozumienia Buffer z czasem Zamiast przechodzić licznik przechodzimy TimeSpan Zamknięcie okna, a zatem bufor s jest teraz podyktowana przez czas zamiast zliczania wyprowadzonych wartości Jest to kiedykolwiek bardziej skomplikowane, ponieważ wprowadziliśmy teraz pewien rodzaj harmonogramowania Aby wytworzyć IList T w odpowiednim punkcie czasowym, potrzebujemy harmonogramu przypisanego do wykonywania harmonogramu Sprawia to również, że testowanie tego materiału jest dużo łatwiejsze. Przykładowy bufor z czasem 5 jednostek. Sample Revisted. IObservable TSource Przykładowa wersja IObservable TSource, IObservable TTick. Operatorzy okien są bardzo podobni do buforowych operatorów, ale naprawdę różnią się od siebie typem zwracanym Gdzie Buffer wziąłby IObservable T i zwrócił IObservable IList T operatorzy okien zwracają IObservable IObservable T Warto zauważyć, że buforujący operatorzy nie będą dawać swoich buforów dopóki okno się nie zamyka. Ale widzimy proste przeciążenia Window There jest zaskakująca symetria z przeciążeniem okna i buforu. Public static IObservable IObservable TSource Window TSource tego źródła IObservable TSource, int count. public statyczny IObservable IObservable TSource Window TSource tego źródła IObservable TSource, int count, int skip. public static IObservable IObservable TSource Window TSource tego źródła IObservable TSource, TimeSpan timeSpan. public static IObservable IObservable TSource Window TSource tego źródła IObservable TSource, TimeSpan timeSpan, int count. public static IObservable IObservable TSource Okno TSource to IObservable źródło TSource, TimeSpan timeSpan, TimeSpan timeShift. public static IObservable IObservable TSource Window TSource to IObservable źródło TSource, TimeSpan timeSpan, IScheduler scheduler. public static IObservable IObservable TSource Window TSource to IObservable źródło TSource, TimeSpan timeSpan , TimeSpan timeShift, IScheduler scheduler. public static IObservable IObservable TSource Window TSource to IObservable źródło TSource, TimeSpan timeSpan, int count, IScheduler scheduler. Example Window z liczeniem 3.Example Window z czasem 5 units. A głównym differenc e widzimy tutaj operatorzy okien mogą powiadomić Cię o wartościach ze źródła, jak tylko zostaną one wyprodukowane Operator buforujący musi zaczekać, aż okno zostanie zamknięte, zanim wartości zostaną powiadomione jako pełna lista. warto zauważyć, przynajmniej z punktu akademickiego, że operatorzy okien produkują IObservable IObservable T Zbadaliśmy pojęcie zagnieżdżonych obserwacji we wcześniejszym rozdziale na temat scalania łączenia konwersji i przełączania każdy ma przeciążenie, które przyjmuje IObservable IObservable T i zwraca IObservable T Ponieważ operatorzy okien zapewniają, że sekwencje potomne okienka nie zachodzą na siebie, możemy użyć operatora łączenia konwersji lub łączenia operatorów, aby przywrócić poprzednią sekwencję okienkową. jest taki sam jak. var switchedWindow Obserwowany czasSpan. WindowWithTime TimeSpan. Customizing Windows. Reżeli przeciążenia dostarczają prostych sposobów złamania sekwencji w mniejszych, zagnieżdżonych oknach, używając liczby i lub przedziału czasu Teraz przyjrzymy się przeciążeniom, które zapewnią Ci większą elastyczność w zarządzaniu systemem Windows. Projekty każdego elementu sekwencji obserwowalnej na kolejne niepodkładające się okna. windowClosingSelector Funkcja wywołana w celu zdefiniowania granic produkowanych okien Nowe okno jest uruchamiane, gdy poprzednia jest zamknięta. public static IObservable IObservable TSource Window TSource, TWindowWłączanie tego źródła IObservable TSource, Func IObservable TWindowClosing windowClosingSelector. Pierwszy z tych złożonych przeciążeń pozwala nas kontrolować, gdy okna są zamknięte Funkcja windowClosingSelector jest wywoływana za każdym razem, gdy tworzy się okno Windows jest tworzony w ramach subskrypcji i bezpośrednio po zamknięciu okna systemu Windows, gdy sekwencja z oknaClosingSelector generuje wartość Wartość jest pomijana, więc nie ma znaczenia, typ wartości sekwencji W rzeczywistości można nawet wykonać sekwencję z oknaClosingSelector, aby zamknąć okno. W tym przykładzie utworzymy okno z selektorem zamykania okna Powtarza się ten sam temat z selektora za każdym razem i powiadamiamy od osoby kiedy użytkownik naciska klawisz Enter z konsoli. var windo wIdx 0.var źródło Obserwuj TimeSpan. var bliższe nowe jednostki tematyczne. bliżej. Najbardziej skomplikowane przeciążenie okna pozwala na tworzenie potencjalnie zachodzących na siebie okien. Proponuje każdy element obserwowalnej sekwencji na zero lub więcej okien. windowOpenings Obserwowana sekwencja, której elementy oznaczają utworzenie nowych okien. windowClosingSelector Funkcja wywołana w celu zdefiniowania zamykania każdego produkowanego okna. public static IObservable IObservable TSource Window TSource, TWindowOpening, TWindowClosing this IObservable źródło TSource, IObservable TWindowOpening windowOpenings, Func TWindowOpening, IObservable TWindowClosing windowClosingSelector. To przeciążenie zajmuje 3 argumenty. Ta sekwencja źródłowa. Sekwencja, która wskazuje, kiedy powinno się otworzyć nowe okno. Funkcja, która przyjmuje wartość otwarcia okna i zwraca sekwencję zamykania okna. To przeciążenie oferuje dużą elastyczność w otwieraniu i zamykaniu okien Windows może być w dużej mierze niezależny od siebie może zachodzić na siebie, zmieniać rozmiar, a nawet pomijać wartości ze źródła. Aby ułatwić sobie drogę do tego bardziej złożonego przeciążenia, spróbujmy najpierw użyć go do odtworzenia prostszej wersji przeciążenia, które wymaga liczenia Aby odtworzyć to potrzebujemy aby otworzyć okno subskrypcji początkowej i za każdym razem, gdy źródło wyprodukowało wtedy określoną liczbę T okno musi być zamknięte za każdym razem, gdy źródło produkuje określoną liczbę Aby osiągnąć ten cel potrzebujemy tylko sekwencji źródłowej Udostępnimy ją za pomocą metody Publikuj, a następnie dostarczamy widoki źródła jako każdego z argumentów. public static IObservable IObservable T MyWindow T ten IObservable T źródło, int count. var windowEdge shared. It może być również zainteresowanie rozważyć, jak można zastosować inne metody przesunięcia czasowego, takich jak Próbka lub przepustnica z Window. The operator Join pozwala logicznie połączyć dwie sekwencje Gdzie operatora Zip przyłączałoby się do dwóch sekwencji razem przez indeks, operator Join dopuszcza dołączanie sekwencji przez przecinanie okien Tak jak ostatni prześledzony przez nas przegląd, można określić, kiedy okno zamyka się z funkcji, która ma wartość otwarcia i zwraca sekwencję widoczną, aby wskazać gdy okno powinno zamknąć Operator Join ma dwie takie funkcje, jedna dla pierwszej sekwencji źródłowej i druga sekwencja źródłowa Podobnie jak Zip operato r musimy również dostarczyć funkcję selektora, aby uzyskać wynik z pary wartości. public static IObservable TResult Dołącz do TLeft, TRight, TLeftDuration, TRightDuration, TResult. this IObservable TLeft left. IObservable TRight right. Func TLeft, IObservable TLeftDuration leftDurationSelector. Func TRight, IObservable TRightDuration rightDurationSelector. Func TLeft, TRight, TResult resultSelector. Jest to dość owłosiony podpis, aby spróbować zrozumieć w jednym ruchu, więc weźmy to jeden parametr na raz. IObservable Lewy lewy jest sekwencją źródłową, która definiuje gdy uruchamiane jest okno To jest tak samo jak operatory buforu i okna, z tym że każda wartość publikowana z tego źródła otwiera nowe okno W buforze i oknie niektóre wartości po prostu wpadły do ​​istniejącego okna. Jestem podobnym do myślenia, że ​​IObservable TRight ma wartość okna sekwencja Podczas gdy lewa sekwencja steruje otwieraniem okien, odpowiednia sekwencja spróbuje powiązać z wartością z lewej sekwencji. nasza lewa sekwencja wytwarza wartość, która tworzy nowe okno Jeśli odpowiednia sekwencja tworzy wartość, podczas gdy okno jest otwarte, wówczas funkcja resultSelector jest wywoływana z dwiema wartościami To jest sedno łączenia, łącząc dwie wartości z sekwencji, która występuje z w tym samym oknie To prowadzi nas do następnego pytania Kiedy okno jest blisko Odpowiedzią na to pytanie jest zarówno moc, jak i złożoność operatora Join. Kiedy lewe tworzy wartość, otwiera się okno Wartość ta jest następnie przekazywana do funkcja leftDurationSelector Wynikiem tej funkcji jest IObservable TLeftDuration Gdy sekwencja ta wygeneruje wartość lub kończy, okno dla tej wartości jest zamknięte Zauważ, że nie ma znaczenia, jaki typ TLeftDuration jest To początkowo pozostawiało mnie poczucie, że IObservable TLeftDuration wszystko trochę zabić, jak skutecznie potrzebujesz trochę zdarzenia, aby powiedzieć zamknięty Jednak przez umożliwienie korzystania z IObservable T można zrobić jakieś sprytne rzeczy, jak w źle patrz later. So najpierw wyobraźmy sobie scenariusz, w którym mamy sekwencję lewą, produkującą wartości dwukrotnie szybciej niż odpowiednia sekwencja Wyobraźmy sobie, że również nigdy nie zamykamy okien Możemy to zrobić zawsze zwracając Jednostkę z lewejDurationSelector function To spowodowałoby następujące pary są produkowane. Jak widać lewe wartości są przechowywane w pamięci podręcznej i odtwarzane za każdym razem, gdy prawo generuje wartość. Teraz wydaje się dość oczywiste, że jeśli natychmiast zamknęło okno, zwracając jednostkę lub być może okna nigdy nie zostaną otwarte, więc nie pary mogłyby zostać wyprodukowane Ale co mogłem zrobić, aby upewnić się, że te okna nie zachodzą na siebie tak, że po wyprodukowaniu drugiej wartości nie widziałbym pierwszej wartości Cóż, jeśli zwróciliśmy lewą sekwencję z leftDurationSelector, która mogłaby to zrobić Ale poczekaj, kiedy zwrócimy lewe od leftDurationSelector, spróbuje utworzyć kolejną subskrypcję i może to spowodować efekty uboczne Szybką odpowiedzią na to jest Publikowanie i RefCount lewą sekwencję Jeśli to zrobimy, wyniki są bardziej podobne. Następny przykład jest bardzo podobny do CombineLatest z wyjątkiem tego, że tylko produkuje parę, gdy poprawna sekwencja zmienna Możemy użyć Join do produkcji własnej wersji CombineLatest Jeśli wartości z lewej sekwencji wygasa, gdy następna wartość z lewej została powiadomiona wtedy byłbym dobrze na mojej drodze Ale potrzebuję tej samej rzeczy, która może się zdarzyć na prawo Na szczęście operator Join zapewnia nam również rightDurationSelector, który działa tak samo jak leftDurationSelector Jest to proste do wdrożenia, muszę tylko zwrócić odwołanie do tej samej lewej sekwencji, gdy zostanie wyprodukowana lewa wartość, a następnie taka sama dla prawa Kod wygląda jak this. public static IObservable TResult MyCombineLatest TLeft, TRight, TResult. IObservable TLeft left . Zużytą prawą prawą. Chociaż powyższy kod nie jest jakością produkcji, musiałaby mieć pewne bramy w celu złagodzenia warunków wyścigowych, pokazuje nam siłę, jaką możemy dostajemy za pomocą funkcji Dołącz możemy w rzeczywistości użyć go do tworzenia innych operatorów. Gdy operator Join przyporządkuje wartości, które zbiegają się w obrębie okna, to zawsze będzie to wartość lewa i odpowiednia wartość do resultSelector Operator GroupJoin wykonał ten krok dalej przechodzącą lewą wartość bezpośrednio do resultSelectora z sekwencją odpowiednich wartości, które występują w oknie Podpis ten jest bardzo podobny do Join, ale zauważ różnicę w resultSelector Func. public static IObservable TResult GroupJoin TLeft, TRight, TLeftDuration, TRightDuration, TResult. this IObservable TLeft left. IObservable TRight right. Func TLeft, IObservable TLeftDuration leftDurationSelector. Func TRight, IObservable TRightDuration rightDurationSelector. Func TLeft, IObservable TRight, TResult resultSelector. If wróciliśmy do naszego pierwszego przykładu dołączenia gdzie mieliśmy. wartości dwa razy tak szybko, jak prawo. lewo nie wygaśnie. prawo do natychmiastowego wygaśnięcia. To jest jaki wynik może wyglądać jak. Now moglibyśmy go przełączyć i mieć to, że lewo wygasło natychmiast i prawo nigdy nie wygasł wynik może wyglądać tak. To zaczyna się rzeczy interesujące Sharp czytelnicy mogą zauważyć, że z GroupJoin można skutecznie odtworzyć własne Dołącz przez robienie czegoś takiego jak this. public IObservable TResult MyJoin TLeft, TRight, TLeftDuration, TRightDuration, TResult. IObservable TLeft left. IObservable TRight right. Func TLeft, IObservable TLeftDuration leftDurationSelector. Func TRight, IObservable TRightDuration rightDurationSelector. Func TLeft, TRight, TResult resultSelector.