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或 1 对 1.0，或 2 对 2.0...

理想情况下，是否存在一种操作会在一个操作上与另一个操作不同？

In the FinnAPL Idiom Library, the 19th item is described as “Ascending cardinal numbers (ranking, all different) ,” and the code is as follows:

I also found a book review of the same library by R. Peschi, in which he said, “'Ascending cardinal numbers (ranking, all different)' How many of us understand why grading the result of Grade Up has that effect?” That's my question too. I searched extensively on the internet and came up with zilch.

FinnAPL 库中的第三项称为“由 X 表示的 Y 的子向量的累积最大值 (⌈)”，其中 X 是二进制向量，Y 是数字向量。这是它的用法示例：

您可以看到，从 X 数组中的开头或任何 1 值开始，在 Y 中找到所有对应数字的累积最大值，直到在 X 中找到另一个 1。在给出的示例中，X 将数组分成两部分每个 4 个数字的相等部分。在第一部分中，9 是遇到 78 之前的最大值，而在第二部分中，50 是遇到 69 之前的最大值。

这很容易理解，我可以按原样盲目使用它，但我想了解它是如何工作的，因为 APL 习语本质上是由运算符和函数组成的算法。要很好地理解 APL，重要的是要了解大师们如何能够将它们编织成如此紧凑而优雅的代码行。

我发现这个特殊的习语特别难以理解，因为索引嵌套了两层深。所以我的问题是，是什么让这个成语打勾？

在矩阵中

我想通过剥离第 4 列和第 4 行来重塑它

这样做的聪明方法是什么？

我正在尝试找到一种方法（惯用或其他方式）来转换看起来像的矩阵

分成 3 个单独的矩阵

因此，当我将它们全部放在一起时，我会得到原件。这些“子矩阵”中的每一个都必须仅具有 1 个非零元素，并且必须具有与原始元素相同的形状。

来自 Java 和 Python 的程序员，优雅而强大的 APL 问题解决方案的语法常常令人困惑地冗长。我编写的代码可能看起来同样强大，但为了我的理解，我更喜欢具有良好变量名称的变量块。哪个是更被接受的发展过程？即使计算相同（尽管由于变量而使用更多的内存），拥有更多代码行是否有不利之处。

我到处寻找一个函数来做到这一点，但给出了一个嵌套向量

我想用 B 索引它

这样对于 A 中的第一项，将返回第二项。对于 A 的第二项，将返回 3（第一项）。

我正在尝试实现一个 APL 程序（ClosedSeg），它可以计算布尔数组中孤立正方形段的总数。例如：

我被困在这一点上。