Scala深入学习之函数式编程

清疚 2022-12-22 08:50 265阅读 0赞

### 目录 ###

*   *  一、函数式编程
     *  二、高阶函数
     *  三、闭包和柯里化

## 一、函数式编程 ##

示例代码：

package matchDemo.function
    
    /** * @author : 蔡政洁 * @email :caizhengjie888@icloud.com * @date : 2020/11/17 * @time : 6:25 下午 * scala函数式编程 */
    object FunctionOps1 { 
        def main(args: Array[String]): Unit = { 
            // 作为值的函数
            funcOps1()
            // 匿名函数
            funcOps2()
            // 高阶函数
            funcOps3()
    
        }
        /* 函数可以作为值，传递给另外一个变量，或者另外一个函数 语法特点，必须要在函数后面加上空格或者下划线 */
        def funcOps1(): Unit ={ 
            def sayGoodBye(name:String): Unit ={ 
                println("good bye to:"+name)
            }
    
            sayGoodBye("jack")
    
            // 传递给另外一个变量，用变量来调用
            val sayBye = sayGoodBye _
            sayBye("alex")
    
            //传递给另外一个函数
            def sayBeyBey = sayGoodBye _
            sayBeyBey("lili")
        }
    
        /* 所谓匿名函数，其实就是没有名字的函数 Scala定义一个完整函数： def funcName(params):returnType = {body} Scala定义一个匿名函数： (params) => {body} 匿名函数的实现 (params) => returnType 匿名函数的定义 问题是该匿名函数如何被调用 --> 只能将匿名函数赋值给另外一个变量或者函数来调用 */
    
        def funcOps2(): Unit ={ 
            // 定义一个匿名函数，并赋值给一个变量
            val sayBey = (name:String) => { 
                println("good bye to:"+name)
            }
            // 调用匿名函数
            sayBey("alex")
    
            def sayBeyBey = (name:String) => { 
                println("good bye to:"+name)
            }
            sayBeyBey("jone")
        }
    
        /* 所谓高阶函数：带函数参数的函数，一个函数的参数是函数，把这种函数称之为高阶函数（high level function） */
        def funcOps3(): Unit ={ 
            // 定义一个高阶函数
            def sayBey(name:String,func:(String) => Unit): Unit ={ 
                func(name)
            }
            // 调用函数sayBey
            sayBey("alex",(name:String) => method(name))
            // 传递匿名函数
            sayBey("pony",(name:String) => println(name))
            // 简化书写
            // 如果匿名函数中只有一个变量，可以省略掉（）
            sayBey("cheery",name => println(name))
            // 可以使用通配符"_"代替变量
            sayBey("candy", println(_))
            // 最简单可以连通配符"_"省略
            sayBey("luzy", println)
            // 重新在调用上述函数
            sayBey("gucci",method)
    
    
        }
        def method(str:String): Unit ={ 
            println("一日之计在于晨")
            println(str)
            println("一年之计在于春")
    
        }
    }

运行结果：

good bye to:jack
    good bye to:alex
    good bye to:lili
    good bye to:alex
    good bye to:jone
    一日之计在于晨
    alex
    一年之计在于春
    pony
    cheery
    candy
    luzy
    一日之计在于晨
    gucci
    一年之计在于春

## 二、高阶函数 ##

示例代码：

package matchDemo.function
    
    /** * @author : 蔡政洁 * @email :caizhengjie888@icloud.com * @date : 2020/11/18 * @time : 10:33 上午 * Scala中常见的高阶函数，这些高阶函数都是作用在集合上面 * filter * map * flatmap * reduce * foreach * dropWhile * sortWith * groupBy * partitionBy */
    object FunctionOps2 { 
        def main(args: Array[String]): Unit = { 
            filterOps()
            mapOps()
            flatMapOps()
            reduceOps()
            dropWhileOps()
            sortWithOps()
            groupByOps()
            partitionOps()
        }
    
        /* filter：过滤 filter：(A => Boolean) 过滤掉集合中元素A，经过函数操作，返回值为false的元素 */
        def filterOps(): Unit ={ 
            // 过滤掉集合中的偶数，留下集合中的奇数
            val array = 1 to 10
            var filtered = array.filter((num:Int) => num%2 != 0)
            println(filtered.mkString("[",",","]"))
    
            // 省略推断类型
            filtered = array.filter((num) => num%2 != 0)
            println(filtered.mkString("[",",","]"))
    
            // 省略括号
            filtered = array.filter(num => num%2 != 0)
            println(filtered.mkString("[",",","]"))
    
            // 使用通配符
            filtered = array.filter(_ % 2 != 0)
            println(filtered.mkString("[",",","]"))
    
        }
    
        /* map：(p:A => B) 将一个集合中的所有元素A，都要作用在该匿名函数p上，每一个元素调用一次该匿名函数，将元素A最终转换成元素B 需要注意的是，A和B都是数据类型可以一致，也可以不一致 map操作其实就是一个one-2-one的映射操作 */
        def mapOps(): Unit ={ 
            val array = 1 to 5
            // 将集合中的每一个元素扩大1.5倍
            var newArr:IndexedSeq[Double] = array.map((num:Int) => num*1.5)
            println(newArr.mkString("[",",","]"))
    
            // 省略推断类型
            newArr = array.map((num) => num*1.5)
            println(newArr.mkString("[",",","]"))
    
            // 省略括号
            newArr = array.map(num => num*1.5)
            println(newArr.mkString("[",",","]"))
    
            // 使用通配符
            newArr = array.map(_ * 1.5)
            println(newArr.mkString("[",",","]"))
    
        }
    
        /* flatmap ---> (f:A => Iterable(B)) flatmap和map的操作，比较相似，不同之处在于作用于匿名函数的返回值类型不一样 map操作是one-2-one flatmap操作是one-2-many，类似数据库中列转行的操作 ---------------------------------------------------------- foreach(p:A => Unit) 遍历集合中每一个元素A，进行操作，返回值类型为Unit */
        def flatMapOps(): Unit ={ 
            val array = Array(
                "i think there i am",
                "you are a lucky dog",
                "you are a green eye guy"
            )
            // 提取集合中的每一个单词
            var words = array.flatMap((line:String) => line.split(" "))
            // 查看集合word中的数据，遍历
            for(word <- words){ 
                print(word+" ")
            }
    
            println("\r\n-----------------")
            // 省略推断类型
            words = array.flatMap((line) => line.split(" "))
            // 使用foreach遍历
            words.foreach((word:String) => print(word + " "))
    
            println("\r\n-----------------")
            // 使用通配符
            words = array.flatMap(_.split(" "))
            // 使用foreach遍历
            words.foreach((word:String) => println(word + " "))
    
        }
    
        /* reduce(p:(A1,A2) => A3) reduce是一个聚合函数，将2个A转换成1个A（其作用就是，作用在集合中的元素，进行聚合操作，得到一个新的值） var sum = 0 for (i <- array){ sum = sum + i } 此时，在每一次计算过程中的sum就是这里的A1，而i就是A2，sum和i聚合结束后的结果就是A3 此时的A3又作为下一次聚合操作中的sum，也就是A1 */
        def reduceOps(): Unit ={ 
            val array = 1 to 6
            var sum = 0
            for (i <- array){ 
                println(s"sum=${sum},i=${i}")
                sum = sum + i
            }
            println("final sum is:"+sum)
            println("-----------------------------")
            sum = array.reduce((A1:Int,A2:Int) => { 
                println(s"sum=${A1},i=${A2}")
                A1+A2
            })
            println("final sum is:"+sum)
            println("-----------------------------")
            sum = array.reduce((A1,A2) => { 
                A1+A2
            })
            println("final sum is:"+sum)
            println("-----------------------------")
            sum = array.reduce(_ + _) // 最简形式
            println("final sum is:"+sum)
    
        }
    
        /* dropWhile(p:A => Boolean) 该函数和filter一样，作用在集合的每一个元素，返回值为boolean类型 dropWhile删除元素，直到不满足条件位置 */
        def dropWhileOps(): Unit ={ 
            val array = Array(3,-6,7,1,3,4,-8,2)
            // 循环删除其中的偶数，直到条件不满足
            var newArr = array.dropWhile((num:Int) => num%2 != 0)
            println(newArr.mkString("[",",","]"))
        }
    
        /* sortWith：排序操作 sortWith((A,A) => boolean) 返回值是boolean类型，同时sortWith是排序，显示就是要对这两个元素A进行大小比较，比较的结果就是boolean */
        def sortWithOps(): Unit ={ 
            val array = Array(3,-6,7,1,3,4,-8,2)
            // 对集合中的元素进行升序排序
            var newArr = array.sortWith((v1,v2) => v1<v2)
            println(newArr.mkString("[",",","]"))
    
            newArr = array.sortWith(_ > _)
            println(newArr.mkString("[",",","]"))
    
        }
    
        /* groupBy就是SQL中的group by */
        def groupByOps(): Unit = { 
            val array = Array(
                "广东,广州",
                "广东,深圳",
                "广东,珠海",
                "浙江,杭州",
                "江苏,南京",
                "江苏,宿迁",
                "江苏,苏州",
                "湖北,武汉",
                "福建,福州",
                "江西,南昌",
                "山东,济南",
                "山东,青岛"
            )
    
            /* 按照省份，对每一个城市进行分组 用sql： select province,city from xxx group by province; */
            val province2Info:Map[String,Array[String]] = array.groupBy(line => line.substring(0,line.indexOf(",")))
            for ((province,cities) <- province2Info){ 
                println(s"province:${province}--->${cities.mkString("[",",","]")}")
            }
    
            println("------------grouped------------------")
            // 将原来的集合进行分组，每个组内的元素有两个，或者可以理解为均分集合，每一份都是一个组
            val arrays = array.grouped(2)
            for (arr <- arrays){ 
                println(arr.mkString("[",",","]"))
            }
        }
    
    
        /* 将集合中的元素，按照一定的条件进行分组，最后分成两个组 partitionBy(p:A => boolean):(集合A，集合B) 在每一个元素A上进行作用该匿名函数，满足条件，共同构成返回值集合A， 不满足条件的共同构成返回值集合B 最后达到分区效果 */
        def partitionOps(): Unit ={ 
            val array = Array(3,-6,7,1,3,4,-8,2)
            // 将集合array，按照4进行分区，小于4的在一个分区中，大于等于4的在另一个分区
            val (left,right) = array.partition((num:Int) => num <4)
            println(left.mkString("[",",","]"))
            println(right.mkString("[",",","]"))
    
        }
     }

运行结果：

[1,3,5,7,9]
    [1,3,5,7,9]
    [1,3,5,7,9]
    [1,3,5,7,9]
    [1.5,3.0,4.5,6.0,7.5]
    [1.5,3.0,4.5,6.0,7.5]
    [1.5,3.0,4.5,6.0,7.5]
    [1.5,3.0,4.5,6.0,7.5]
    i think there i am you are a lucky dog you are a green eye guy 
    -----------------
    i think there i am you are a lucky dog you are a green eye guy 
    -----------------
    i 
    think 
    there 
    i 
    am 
    you 
    are 
    a 
    lucky 
    dog 
    you 
    are 
    a 
    green 
    eye 
    guy 
    sum=0,i=1
    sum=1,i=2
    sum=3,i=3
    sum=6,i=4
    sum=10,i=5
    sum=15,i=6
    final sum is:21
    -----------------------------
    sum=1,i=2
    sum=3,i=3
    sum=6,i=4
    sum=10,i=5
    sum=15,i=6
    final sum is:21
    -----------------------------
    final sum is:21
    -----------------------------
    final sum is:21
    [-6,7,1,3,4,-8,2]
    [-8,-6,1,2,3,3,4,7]
    [7,4,3,3,2,1,-6,-8]
    province:浙江--->[浙江,杭州]
    province:广东--->[广东,广州,广东,深圳,广东,珠海]
    province:江苏--->[江苏,南京,江苏,宿迁,江苏,苏州]
    province:福建--->[福建,福州]
    province:湖北--->[湖北,武汉]
    province:江西--->[江西,南昌]
    province:山东--->[山东,济南,山东,青岛]
    ------------grouped------------------
    [广东,广州,广东,深圳]
    [广东,珠海,浙江,杭州]
    [江苏,南京,江苏,宿迁]
    [江苏,苏州,湖北,武汉]
    [福建,福州,江西,南昌]
    [山东,济南,山东,青岛]
    [3,-6,1,3,-8,2]
    [7,4]

## 三、闭包和柯里化 ##

示例代码：

package matchDemo.function
    
    /** * @author : 蔡政洁 * @email :caizhengjie888@icloud.com * @date : 2020/11/18 * @time : 4:49 下午 * scala函数操作之 * 闭包 * 柯里化 */
    object FunctionOps3 { 
        def main(args: Array[String]): Unit = { 
    
            // 闭包
            closureOps()
            // 柯里化
            curringOps()
    
        }
    
        def closureOps(): Unit ={ 
            // 定义一个匿名函数，赋值给了一个有参的函数，匿名函数内部的实现需要前面定义的参数
            def mulBy(factor:Double) = (x:Double) => factor * x
    
            val triple = mulBy(3.0)
            val half = mulBy(0.5)
    
            /* mulBy的函数体是通过一个匿名函数来实现的 而该匿名函数(x:Double) => factor * x，需要一个参数factor，并没有赋值，而该factor来自于前面的函数 程序的执行过程： 首先，在代码中定义了两个函数 第一个是mulBy 第二个是匿名函数(x:Double) => factor * x 其次，执行函数mulBy，并赋值给triple，这样，首先就将factor值赋值成3.0 函数执行完毕之后，是不是就进行弹栈，mulBy的实现匿名函数。 再其次，匿名函数(x:Double) => factor * x压栈，factor是不是就将刚才的3.0保存到自己的局部变量中 最后，调用它的triple(42)的时候，42传递给了x，最终结果就是42 * 3 = 126 在这个过程中，最后，匿名函数调用了一个不再其作用于范围内的变量factor，先弹栈，然后将factor保存到了 匿名函数，最后在匿名函数中调用了factor。 把这种结构称之为闭包——函数可以在变量不处于其作用域范围内被调用。 */
    
            println(triple(42) + "-------" + half(42))
    
        }
    
        /* 柯里化: 原来的函数有两个参数，def sum(x:Int,y:Int) = x+y 现在将sum函数进行改变，只保留其中一个参数，另外一个参数作为一个新的匿名函数的参数列表而存在 通常该sum函数的函数体就是该匿名函数 把这个过程称之为柯里化 一个很重要的操作就是降维，降低参数的个数，维度 */
        def curringOps(): Unit ={ 
    
            def sum(x:Int,y:Int) = x+y
            // 进行柯里化改造
            def total(x:Int) = (y:Int) => x+y
    
            println(total(3)(4))
        }
    }

运行结果：

126.0-------21.0
    7

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