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)

还有一个简单的解决方案

arr = [0,4,8,2,5,0,2,6]
arr.sum(0.0) / arr.size

class Array
  def sum 
    inject( nil ) { |sum,x| sum ? sum+x : x }
  end

  def mean 
    sum.to_f / size.to_f
  end
end

[0,4,8,2,5,0,2,6].mean

a = [0,4,8,2,5,0,2,6]
sum = 0
a.each { |b| sum += b }
average = sum / a.length

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

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(:/)