我不喜欢公认的解决方案

arr = [5, 6, 7, 8]
arr.inject{ |sum, el| sum + el }.to_f / arr.size
=> 6.5

它并不是纯粹的功能性的。 我们需要一个变量来计算。最后的尺寸。

为了从函数上解决这个问题我们需要关注两个 值:所有元素的和，以及元素的个数。

[5, 6, 7, 8].inject([0.0,0]) do |r,ele|
    [ r[0]+ele, r[1]+1 ]
end.inject(:/)
=> 6.5   

Santhosh改进了这个解决方案:不是参数r是一个数组，我们可以使用解构立即将它分解为两个变量

[5, 6, 7, 8].inject([0.0,0]) do |(sum, size), ele| 
   [ sum + ele, size + 1 ]
end.inject(:/)

如果你想看看它是如何工作的，添加一些看跌期权:

[5, 6, 7, 8].inject([0.0,0]) do |(sum, size), ele| 
   r2 = [ sum + ele, size + 1 ]
   puts "adding #{ele} gives #{r2}"
   r2
end.inject(:/)

adding 5 gives [5.0, 1]
adding 6 gives [11.0, 2]
adding 7 gives [18.0, 3]
adding 8 gives [26.0, 4]
=> 6.5

我们也可以使用结构体而不是数组来包含sum和count，但我们必须先声明结构体:

R=Struct.new(:sum, :count)
[5, 6, 7, 8].inject( R.new(0.0, 0) ) do |r,ele|
    r.sum += ele
    r.count += 1
    r
end.inject(:/)

我希望Math.average(values)，但没有这样的运气。

values = [0,4,8,2,5,0,2,6]
average = values.sum / values.size.to_f

您可以根据需要选择以下解决方案之一。

Bruteforce

[0,4,8,2,5,0,2,6].sum.to_f / [0,4,8,2,5,0,2,6].size.to_f

=> 3.375

方法

def avg(array)
  array.sum.to_f / array.size.to_f
end  

avg([0,4,8,2,5,0,2,6])
=> 3.375

猴子打补丁

class Array
  def avg
    sum.to_f / size.to_f
  end
end

[0,4,8,2,5,0,2,6].avg
=> 3.375

但我不建议对Array类进行猴子补丁，这种做法是危险的，可能会对您的系统造成不良影响。

为了我们的好处，ruby语言提供了一个很好的特性来克服这个问题，即Refinements，这是一种安全的方法来对ruby进行monkey补丁。

为了简化，使用细化，您可以猴子修补数组类，并且更改将只在使用细化的类范围内可用!：）

您可以在您正在处理的类中使用细化，并且您已经准备好了。

细化

module ArrayRefinements
  refine Array do
    def avg
      sum.to_f / size.to_f
    end
  end
end

class MyClass
  using ArrayRefinements

  def test(array)
    array.avg
  end
end

MyClass.new.test([0,4,8,2,5,0,2,6])
=> 3.375

一些顶级解决方案的基准测试(按效率最高的顺序排列):

大阵:

array = (1..10_000_000).to_a

Benchmark.bm do |bm|
  bm.report { array.instance_eval { reduce(:+) / size.to_f } }
  bm.report { array.sum.fdiv(array.size) }
  bm.report { array.sum / array.size.to_f }
  bm.report { array.reduce(:+).to_f / array.size }
  bm.report { array.reduce(:+).try(:to_f).try(:/, array.size) }
  bm.report { array.inject(0.0) { |sum, el| sum + el }.to_f / array.size }
  bm.report { array.reduce([ 0.0, 0 ]) { |(s, c), e| [ s + e, c + 1 ] }.reduce(:/) }
end


    user     system      total        real
0.480000   0.000000   0.480000   (0.473920)
0.500000   0.000000   0.500000   (0.502158)
0.500000   0.000000   0.500000   (0.508075)
0.510000   0.000000   0.510000   (0.512600)
0.520000   0.000000   0.520000   (0.516096)
0.760000   0.000000   0.760000   (0.767743)
1.530000   0.000000   1.530000   (1.534404)

小数组:

array = Array.new(10) { rand(0.5..2.0) }

Benchmark.bm do |bm|
  bm.report { 1_000_000.times { array.reduce(:+).to_f / array.size } }
  bm.report { 1_000_000.times { array.sum / array.size.to_f } }
  bm.report { 1_000_000.times { array.sum.fdiv(array.size) } }
  bm.report { 1_000_000.times { array.inject(0.0) { |sum, el| sum + el }.to_f / array.size } }
  bm.report { 1_000_000.times { array.instance_eval { reduce(:+) / size.to_f } } }
  bm.report { 1_000_000.times { array.reduce(:+).try(:to_f).try(:/, array.size) } }
  bm.report { 1_000_000.times { array.reduce([ 0.0, 0 ]) { |(s, c), e| [ s + e, c + 1 ] }.reduce(:/) } }
end


    user     system      total        real
0.760000   0.000000   0.760000   (0.760353)
0.870000   0.000000   0.870000   (0.876087)
0.900000   0.000000   0.900000   (0.901102)
0.920000   0.000000   0.920000   (0.920888)
0.950000   0.000000   0.950000   (0.952842)
1.690000   0.000000   1.690000   (1.694117)
1.840000   0.010000   1.850000   (1.845623)

arr = [0,4,8,2,5,0,2,6]
average = arr.inject(&:+).to_f / arr.size
# => 3.375

我认为最简单的答案是

list.reduce(:+).to_f / list.size