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聚合操作

聚合? reduce

定義

案例

折疊? fold

定義

案例

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聚合操作

聚合操作，可以將一個列表中的數據合并為一個。這種操作經常用來統計分析中

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聚合? reduce

reduce表示將列表，傳入一個函數進行聚合計算

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定義

方法簽名

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

方法解析

reduce方法	API	說明
泛型	[A1 >: A]	（下界）A1必須是集合元素類型的子類
參數	op: (A1, A1) ? A1	傳入函數對象，用來不斷進行聚合操作<br />第一個A1類型參數為：當前聚合后的變量<br />第二個A1類型參數為：當前要進行聚合的元素
返回值	A1	列表最終聚合為一個元素

reduce執行流程分析

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[!NOTE]

• reduce和reduceLeft效果一致，表示從左到右計算
• reduceRight表示從右到左計算

案例

定義一個列表，包含以下元素：1,2,3,4,5,6,7,8,9,10

使用reduce計算所有元素的和

參考代碼

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// 第一個下劃線表示第一個參數，就是歷史的聚合數據結果
// 第二個下劃線表示第二個參數，就是當前要聚合的數據元素
scala>?a.reduce(_ +?_)
res53:?Int?=?55// 與reduce一樣，從左往右計算
scala>?a.reduceLeft(_ +?_)
res0:?Int?=?55// 從右往左聚合計算
scala>?a.reduceRight(_ +?_)
res1:?Int?=?55

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折疊? fold

fold與reduce很像，但是多了一個指定初始值參數

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定義

方法簽名

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

方法解析

reduce方法	API	說明
泛型	[A1 >: A]	（下界）A1必須是集合元素類型的子類
參數1	z: A1	初始值
參數2	op: (A1, A1) ? A1	傳入函數對象，用來不斷進行折疊操作<br />第一個A1類型參數為：當前折疊后的變量<br />第二個A1類型參數為：當前要進行折疊的元素
返回值	A1	列表最終折疊為一個元素

?

[!NOTE]

• fold和foldLet效果一致，表示從左往右計算
• foldRight表示從右往左計算

案例

定義一個列表，包含以下元素：1,2,3,4,5,6,7,8,9,10

使用fold方法計算所有元素的和

參考代碼

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

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的2021年大数据常用语言Scala（二十七）：函数式编程 聚合操作的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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