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我是scala的新手,我不明白下面的函数
val L = List(List(1, 1), 2, List(3, List(5, 8)))
def flatten(l: List[Any]): List[Any] = l flatMap {
case ms:List[_] => flatten(ms)
case l => List(l)
}
flatten(L) // res2: List[Any] = List(1, 1, 2, 3, 5, 8)
特别是我不明白 flatMap
和模式匹配的组合以及第一种情况的含义 ms:List[_]
谁能解释一下,也许可以提供一个更简单的例子来阐明这个概念?
最佳答案
map
和 flatMap
首先flatMap
是 higher-order功能。
map
也是一个高阶函数,它将转换 List
到一个新的List
通过对 List
的所有元素应用函数.例如,如果你有
val l = List(1,2,3)
你可以map
使用
val doubled = l.map(_ * 2) // List(2,4,6)
那么 flatMap
是什么? ? flatMap
当您的函数获得 Int
时很有用但返回 List[Int]
.在这种情况下,如果将此函数传递给 map
你得到的将是 List[List[Int]]
但有时你想得到一个 List[Int]
相反。
你可以做的是使用flatMap
反而。在数学上它等同于第一个 map
然后 flatten
结果,但实际上它可能是 flatten
基于 flatMap
定义的函数不是相反。
抛开技术细节,flatten
意味着如果你有一个 List[List[List...[Int]]]
, 如果你 flatten
它,你会得到一个List[Int]
.
当我们看
def flatten(l: List[Any]): List[Any] = l flatMap {
case ms:List[_] => flatten(ms)
case l => List(l)
}
我们首先要知道这是什么意思。我们已经知道我们必须传递一个函数给flatMap
。 .在这种情况下,我们传递的函数是
{
case ms:List[_] => flatten(ms)
case l => List(l)
}
起初看起来不像是一个函数,但它确实是!它实际上是一个 partial function您可以将其视为具有一些细微差别的函数!
我们可以获得(几乎)相同的结果:
def flatten(l: List[Any]): List[Any] = l flatMap { _ match {
case ms:List[_] => flatten(ms)
case l => List(l)
}
}
普通函数和偏函数的区别在于,对于某些特定的输入,偏函数可能是未定义的。所以编译器会自动从一个以case
开头的主体生成一个偏函数。关键字(不是那么简单,但为了简单起见,我在这里跳过了细节)。
类似 ms:List[_]
的模式称为类型模式。这意味着 ms
的类型将在运行时根据 List[_]
检查. _
是通配符,表示任何类型所以 ms:List[_]
字面意思是 List
任何类型(由于类型删除,您不能使用像 ms:List[Int]
这样的模式,请参阅 this 线程以获取更多信息)。
所以这段代码片段的整个模式匹配意味着
ms
是一个列表,结果将是 flatten(ms)
,否则结果将是 List(l)
.flatten
像这样定义的函数是递归函数,它解包列表并执行此操作直到没有更多列表,然后它将结果再次包装在 List
中。 !这条路List[List[List.......[_]]]
将转换为 List[_]
.
类型模式的附加示例:
def hello(o: Any) = o match {
case _:Int => "Hi, I am an Int and I'm proud of it!"
case _:List[_] => "I have many things to tell you! I am a list after all!"
case b:Boolean => s"I'm simply a flag and my value is $b"
case _ => "I'm everything else you can imagine :D"
}
顺便说一下,部分函数 与partially applied function 完全不同。和部分应用!
Scala中偏函数的概念与partial function相同在数学中:对于其 domain 的某些值可能未定义的函数.
关于scala - flatten函数中使用的模式匹配中List[_]的解释,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/26449922/
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