Scala学习笔记之`map`、`reduce`和`foreach`

Scala学习笔记之map、reduce和foreach

啥废话也别说，先上代码：

val v = Vector(1, 2, 3, 4)
val v2 = v.map(n => n + 1)

它的输出是

v: scala.collection.immutable.Vector[Int] = Vector(1, 2, 3, 4)
v2: scala.collection.immutable.Vector[Int] = Vector(2, 3, 4, 5)

什么意思呢？

第一句的意思是声明一个向量名叫v，并将初始值传递给它，用Java程序猿习惯的说法是创建一个向量对象，赋给v。

第二句话的意思是对v的每个元素加1，产生新的向量返回给v2。从输出中可以看出结果确实如此。

map这个单词在这里不是地图的意思，而是映射、关联，将源容器中的元素经过函数处理后一一映射到新容器中。上面代码中执行的函数就是加个1的匿名函数，我们可以自己定义成其他函数，加2啊，乘5啊，平方啊，等等。

再看reduce，同样先上代码：

val v = Vector(1, 2, 3, 4)
val v3 = v.reduce((sum, n) => sum + n)

它的输出是

v: scala.collection.immutable.Vector[Int] = Vector(1, 2, 3, 4)
v3: Int = 10

这个10是怎么来的呢，或者说reduce是干嘛用的那？

reduce也不是减少的意思，而是归纳、简化的意思，具体讲是把容器中的元素作参数传给里面的二元匿名函数，我的理解是实际上是个尾递归函数。不要被这个名词吓到，它只是把递归换了个形式，等价的Java代码如下：

    public static int sumInt(int n) {
        return sumInt(1, n );
    }

    public static int sumInt(int lastResult, int n) {
        if (n <= 1) return lastResult;
        return sumInt(n + lastResult, n - 1);
    }

总之就是自己调用自己，之所以换种形式，是因为尾递归更容易优化，效率更高，内存占用更少。

回过头来看reduce就是这种用尾递归的方式处理二元匿名函数，函数体可以是求和，也可以是求积，等等，把容器中的元素归集起来返回。

再说foreach，这个就简单多了，单纯的遍历容器，并且还没有返回。

val v = Vector(1, 2, 3, 4)
val v4 = v.foreach(n => println(n))

产生的输出是

1
2
3
4
v: scala.collection.immutable.Vector[Int] = Vector(1, 2, 3, 4)
v4: Unit = ()

v4类型是Unit，就是空的意思，因为foreach没有返回。

map、reduce、foreach这样基础的函数在scala中很常见，学会在恰当的地方使用，将会给你带来极大的方便。

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