Scala中的函数高级使用

1.偏函数

1.基本介绍

  • 在对符合某个条件,而不是所有情况进行逻辑操作时,使用偏函数是一个不错的选择
  • 将包在大括号内的一组case语句封装为函数,我们称之为偏函数,它只对会作用于指定类型的参数或指定范围值的参数实施计算,超出范围的值会忽略(未必会忽略,这取决于你打算怎样处理)
  • 偏函数在Scala中是一个特质PartialFunction

2.快速入门

给定集合val list = List(1, 2, 3, 4, "abc") ,要求将集合list中的所有数字+1,并返回一个新的集合,要求忽略掉非数字 的元素,即返回的 新的集合 形式为 (2, 3, 4, 5)

方式1:使用map和filter

object exercise_002 {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val list = List(1, 2, 3, 4, "abc")
    //思路1,使用map+fliter的思路
    def f1(n:Any): Boolean = {
      n.isInstanceOf[Int]
    }
    def f2(n:Int): Int = {
      n + 1
    }
    def f3(n:Any): Int ={
      n.asInstanceOf[Int]
    }
    val list2 = list.filter(f1).map(f3).map(f2)
    println("list2=" + list2)

  }
}

  输出

 这种方式虽然能够解决问题,但是显得繁琐

方式2:使用模式匹配

object exercise_003 {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    def addOne( i : Any ): Any = {
      i match {
        case x:Int => x + 1
        case _ =>
      }
    }
    val list = List(1, 2, 3, 4, "abc")
    val list2 = list.map(addOne)
    println("list2=" + list2)

  }
}

  输出

 这种方式存在一个缺点是输出的序列中存在"()",然而还去不掉。

方式3:使用偏函数

object exercise_004 {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    def f2: PartialFunction[Any, Int] = {
      case i: Int => i + 1 // case语句可以自动转换为偏函数
    }
    val list2 = List(1, 2, 3, 4,"ABC").collect(f2)
    println(list2)

  }
}

  输出

 上面的 val list2 = List(1, 2, 3, 4,"ABC").collect(f2)还可以进一步简化

val list3=List(1, 2, 3, 4,"ABC").collect{case i:Int => i+1}

  

3.偏函数是如何工作的呢?为了说明该问题,看如下实例

object exercise_005 {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val list = List(1, 2, 3, 4, "abc")
    val addOne3= new PartialFunction[Any, Int] {//使用匿名子类
      def isDefinedAt(any: Any) = if (any.isInstanceOf[Int]) true else false
      def apply(any: Any) = any.asInstanceOf[Int] + 1
    }
    val list3 = list.collect(addOne3)
    println("list3=" + list3)
  }
}

  输出

 执行过程解释:

  1. 使用构建特质的实现类(使用的方式是PartialFunction的匿名子类)
  2. PartialFunction 是个特质(看源码)
  3. 构建偏函数时,参数形式   [Any, Int]是泛型,第一个表示参数类型,第二个表示返回参数
  4. 当使用偏函数时,会遍历集合的所有元素,编译器执行流程时先执行isDefinedAt()如果为true ,就会执行 apply, 构建一个新的Int,对象返回
  5. 执行isDefinedAt() 为false 就过滤掉这个元素,即不构建新的Int对象.
  6. map函数不支持偏函数,因为map底层的机制就是所有循环遍历,无法过滤处理原来集合的元素
  7. collect函数支持偏函数

collect函数的声明语句,可以发现它所接收的参数就是偏函数

4.偏函数简化形式

声明偏函数,需要重写特质中的方法(isDefinedAt和Apply),有的时候会略显麻烦,而Scala其实提供了简单的方法。

“case语句可以自动转换为偏函数”,在上面的方式3中,我们使用的就是该特性。

2.作为参数的函数

    函数作为一个变量传入到了另一个函数中,那么该作为参数的函数的类型是:function1,即:(参数类型) => 返回类型

看如下实例

def plus(x: Int) = 3 + x
val result1 = Array(1, 2, 3, 4).map(plus(_))
println(result1.mkString(","))

对于实例的说明

  • map(plus(_)) 中的plus(_) 就是将plus这个函数当做一个参数传给了map,_这里代表从集合中遍历出来的一个元素。
  • plus(_) 这里也可以写成 plus ,表示对 Array(1,2,3,4) 遍历,将每次遍历的元素传给plus的 x
  • 进行 3 + x 运算后,返回新的Int ,并加入到新的集合 result1中
  • def map[B, That](f: A => B) 的声明中的 f: A => B 一个函数

3.匿名函数

没有名字的函数就是匿名函数,可以通过函数表达式来设置匿名函数

val triple = (x: Double) => 3 * x

println(triple(3))

说明

  • (x: Double) => 3 * x 就是匿名函数 
  • (x: Double) 是形参列表, => 是规定语法表示后面是函数体, 3 * x 就是函数体,如果有多行,可以 {} 换行写.
  • triple 是指向匿名函数的变量。

实例:编写一个匿名函数,可以返回2个整数的和,并输出该匿名函数的类型

object exercise_006 {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val f1 = (n1: Int, n2: Int ) => {
      println("匿名函数被调用")
      n1 + n2
    }
    println("f1类型=" + f1)
    println(f1(10, 30))

  }
}

  输出结果

4.高阶函数

   能够接受函数作为参数的函数,叫做高阶函数 (higher-order function)。可使应用程序更加健壮。

实例1:定义一个高阶函数,参数能够接收函数和普通数据类型

object exercise_007 {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    //test 就是一个高阶函数,它可以接收f: Double => Double
    def test(f: Double => Double, n1: Double) = {
      f(n1)
    }
    //sum 是接收一个Double,返回一个Double
    def sum(d: Double): Double = {
      d + d
    }
    val res = test(sum, 6.0)
    println("res=" + res)//12
  }
}

  

高阶函数可以返回函数类型

def minusxy(x: Int) = {
 (y: Int) => x - y //匿名函数
}
val result3 = minusxy(3)(5) //函数柯里化,先传入参数3,得到(y:Int)=3-y,再传入5,得到3-5=-2,最后返回计算结果
println(result3)

说明: def minusxy(x: Int) = (y: Int) => x - y

  • 函数名为 minusxy
  • 该函数返回一个匿名函数  (y: Int) = > x -y

说明val result3 = minusxy(3)(5)

  • minusxy(3)执行minusxy(x: Int)得到 (y: Int) => 3 - y 这个匿名函
  • minusxy(3)(5)执行 (y: Int) => x - y 这个匿名函数
  • 也可以分步执行: val f1 = minusxy(3);   val res3 = f1(5)

5.类型推断

1.基本介绍

    参数推断省去类型信息(在某些情况下[需要有应用场景],参数类型是可以推断出来的,如list=(1,2,3) list.map()   map中函数参数类型是可以推断的),同时也可以进行相应的简写。

2.参数类型推断写法说明

  • 参数类型是可以推断时,可以省略参数类型
  • 当传入的函数,只有单个参数时,可以省去括号
  • 如果变量只在=>右边只出现一次,可以用_来代替

3.实例:将集合中每个元素的值加上1,并返回值。观察演化过程

object exercise_009 {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val list = List(1, 2, 3, 4)
    println(list.map((x:Int)=>x + 1)) //(2,3,4,5)
    println(list.map((x)=>x + 1))
    println(list.map(x=>x + 1))
    println(list.map(_ + 1))
    val res = list.reduce(_+_)
  }
} 

说明

  • map是一个高阶函数,因此也可以直接传入一个匿名函数,完成map
  • 当遍历list时,参数类型是可以推断出来的,可以省略数据类型Int,println(list.map((x)=>x + 1))
  • 当传入的函数,只有单个参数时,可以省去括号,println(list.map(x=>x + 1))
  • 如果变量只在=>右边只出现一次,可以用_来代替,println(list.map(_ + 1))

6.函数柯里化

1. 基本介绍

  • 函数编程中,接受多个参数的函数都可以转化为接受单个参数的函数,这个转化过程就叫柯里化
  • 柯里化就是证明了函数只需要一个参数而已。
  • 不用设立柯里化存在的意义这样的命题。柯里化就是以函数为主体这种思想发展的必然产生的结果。(即:柯里化是面向函数思想的必然产生结果)

2.函数柯里化快速入门

编写一个函数,接收两个整数,可以返回两个数的乘积,要求:

  • 使用常规的方式完成
  • 使用闭包的方式完成
  • 使用函数柯里化完成
object exercise_010 {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    //说明
    def mul(x: Int, y: Int) = x * y
    println(mul(10, 10))
    def mulCurry(x: Int) = (y: Int) => x * y
    println(mulCurry(10)(9))
    def mulCurry2(x: Int)(y:Int) = x * y
    println(mulCurry2(10)(8))
  }
}

  输出结果

 3.使用函数柯里化

 比较两个字符串在忽略大小写的情况下是否相等,注意,这里是两个任务:

  • 全部转大写(或小写)
  • 比较是否相等

针对这两个操作,我们用一个函数处理的思想,其实也变成了两个函数处理的思想(柯里化)

方式1: 简单的方式,使用一个函数完成.

def eq2(s1: String)(s2: String): Boolean = {
s1.toLowerCase == s2.toLowerCase
}

方式2:使用稍微高级的用法(隐式类):形式为 str.方法()

object exercise_011 {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    def eq(s1: String, s2: String): Boolean = {
      s1.equals(s2)
    }
    implicit class TestEq(s: String) {
//      体现了将比较字符串的问题,分解成了两个任务完成
//      1.checkEq完成转换大小写
//      2.f函数完成比较任务
      def checkEq(ss: String)(f: (String, String) => Boolean): Boolean = {
        f(s.toLowerCase, ss.toLowerCase)
      }
    }
    val str1 = "HellO"
    print(str1.checkEq("HELLO")(_.equals(_)))
  }
}

  

原文地址:https://www.cnblogs.com/cosmos-wong/p/11450661.html