2021年大数据常用语言Scala（二十七）：函数式编程 聚合操作

目录

聚合操作

聚合  reduce

定义

案例

折叠  fold

定义

案例

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聚合操作

聚合操作，可以将一个列表中的数据合并为一个。这种操作经常用来统计分析中

 

聚合  reduce

reduce表示将列表，传入一个函数进行聚合计算

 

定义

方法签名

def reduce[A1 >: A](op: (A1, A1) ⇒ A1): A1

方法解析

reduce方法	API	说明
泛型	[A1 >: A]	（下界）A1必须是集合元素类型的子类
参数	op: (A1, A1) ⇒ A1	传入函数对象，用来不断进行聚合操作 第一个A1类型参数为：当前聚合后的变量 第二个A1类型参数为：当前要进行聚合的元素
返回值	A1	列表最终聚合为一个元素

reduce执行流程分析

 

[!NOTE]

• reduce和reduceLeft效果一致，表示从左到右计算
• reduceRight表示从右到左计算

案例

定义一个列表，包含以下元素：1,2,3,4,5,6,7,8,9,10

使用reduce计算所有元素的和

参考代码

scala> val a = List(1,2,3,4,5,6,7,8,9,10)
a: List[Int] = List(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10)

scala> a.reduce((x,y) => x + y)
res5: Int = 55

// 第一个下划线表示第一个参数，就是历史的聚合数据结果
// 第二个下划线表示第二个参数，就是当前要聚合的数据元素
scala> a.reduce(_ + _)
res53: Int = 55

// 与reduce一样，从左往右计算
scala> a.reduceLeft(_ + _)
res0: Int = 55

// 从右往左聚合计算
scala> a.reduceRight(_ + _)
res1: Int = 55

 

折叠  fold

fold与reduce很像，但是多了一个指定初始值参数

 

定义

方法签名

def fold[A1 >: A](z: A1)(op: (A1, A1) ⇒ A1): A1

方法解析

reduce方法	API	说明
泛型	[A1 >: A]	（下界）A1必须是集合元素类型的子类
参数1	z: A1	初始值
参数2	op: (A1, A1) ⇒ A1	传入函数对象，用来不断进行折叠操作 第一个A1类型参数为：当前折叠后的变量 第二个A1类型参数为：当前要进行折叠的元素
返回值	A1	列表最终折叠为一个元素

 

[!NOTE]

• fold和foldLet效果一致，表示从左往右计算
• foldRight表示从右往左计算

案例

定义一个列表，包含以下元素：1,2,3,4,5,6,7,8,9,10

使用fold方法计算所有元素的和

参考代码

scala> val a = List(1,2,3,4,5,6,7,8,9,10)
a: List[Int] = List(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10)

scala> a.fold(0)(_ + _)
res4: Int = 155