下面是使用map/reduce的另一个实现。在分布式环境中，这可以很好地扩展到数十亿布尔值©。使用MongoDB:

创建数据库的布尔值:

db.values.insert({value: true});
db.values.insert({value: false});
db.values.insert({value: true});

创建map, reduce函数:

编辑:我喜欢CurtainDog的回答有映射/减少适用于泛型列表，所以这里有一个地图函数，它接受一个回调，决定一个值是否应该被计数。

var mapper = function(shouldInclude) {
    return function() {
        emit(null, shouldInclude(this) ? 1 : 0);
    };
}

var reducer = function(key, values) {
    var sum = 0;
    for(var i = 0; i < values.length; i++) {
        sum += values[i];
    }
    return sum;
}

运行map / reduce:

var result = db.values.mapReduce(mapper(isTrue), reducer).result;

containsMinimum(2, result); // true
containsMinimum(1, result); // false


function isTrue(object) {
    return object.value == true;
}

function containsMinimum(count, resultDoc) {
    var record = db[resultDoc].find().next();
    return record.value >= count;
}

这真的取决于你对“改进”的定义:

清晰吗?

boolean twoOrMoreAreTrue(boolean a, boolean b, boolean c)
{
    return (a && b) || (a && c) || (b && c);
}

反之亦然？

boolean moreThanTwo(boolean a, boolean b, boolean c)
{
    return a == b ? a : c;
}

更一般的?

boolean moreThanXTrue(int x, boolean[] bs)
{
    int count = 0;

    for(boolean b : bs)
    {
        count += b ? 1 : 0;

        if(count > x) return true;
    }

    return false;
}

更多的可伸缩的吗?

boolean moreThanXTrue(int x, boolean[] bs)
{
    int count = 0;

    for(int i < 0; i < bs.length; i++)
    {
        count += bs[i] ? 1 : 0;

        if(count > x) return true;

        int needed = x - count;
        int remaining = bs.length - i;

        if(needed >= remaining) return false;
    }

    return false;
}

更快呢?

// Only profiling can answer this.

哪一种是“改进”的，很大程度上取决于具体情况。

最明显的改进是:

// There is no point in an else if you already returned.
boolean atLeastTwo(boolean a, boolean b, boolean c) {
    if ((a && b) || (b && c) || (a && c)) {
        return true;
    }
    return false;
}

然后

// There is no point in an if(true) return true otherwise return false.
boolean atLeastTwo(boolean a, boolean b, boolean c) {
    return ((a && b) || (b && c) || (a && c));
}

但这些改进都是微不足道的。

这类问题可以用卡诺图来解决:

      | C | !C
------|---|----
 A  B | 1 | 1 
 A !B | 1 | 0
!A !B | 0 | 0
!A  B | 1 | 0

由此推断，第一行需要一组，第一列需要两组，得到聚基因润滑剂的最优解:

(C && (A || B)) || (A && B)  <---- first row
       ^
       |
   first column without third case

下面是使用map/reduce的另一个实现。在分布式环境中，这可以很好地扩展到数十亿布尔值©。使用MongoDB:

创建数据库的布尔值:

db.values.insert({value: true});
db.values.insert({value: false});
db.values.insert({value: true});

创建map, reduce函数:

编辑:我喜欢CurtainDog的回答有映射/减少适用于泛型列表，所以这里有一个地图函数，它接受一个回调，决定一个值是否应该被计数。

var mapper = function(shouldInclude) {
    return function() {
        emit(null, shouldInclude(this) ? 1 : 0);
    };
}

var reducer = function(key, values) {
    var sum = 0;
    for(var i = 0; i < values.length; i++) {
        sum += values[i];
    }
    return sum;
}

运行map / reduce:

var result = db.values.mapReduce(mapper(isTrue), reducer).result;

containsMinimum(2, result); // true
containsMinimum(1, result); // false


function isTrue(object) {
    return object.value == true;
}

function containsMinimum(count, resultDoc) {
    var record = db[resultDoc].find().next();
    return record.value >= count;
}

您不需要使用运算符的短路形式。

返回(a & b) | (b & c) | (c & a);

它执行与您的版本相同数量的逻辑操作，但是完全没有分支。