我应该什么时候使用reduceLeft, reduceRight, foldLeft, foldRight,scanLeft或scanRight?
我想要对它们的差异有一个直觉/概述——可能有一些简单的例子。
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通常，所有 6 折函数都将二元运算符应用于集合的每个元素。每一步的结果被传递到下一步（作为二元运算符的两个参数之一的输入）。这样我们就可以累积一个结果。
reduceLeft并reduceRight累积一个结果。
foldLeft并foldRight使用起始值累积单个结果。
scanLeft并scanRight使用起始值累积中间累积结果的集合。
积累
从左到右...
通过元素集合abc和二元运算符add，我们可以探索从集合的 LEFT 元素（从 A 到 C）前进时不同折叠函数的作用：
val abc = List("A", "B", "C")
def add(res: String, x: String) = {
println(s"op: $res + $x = ${res + x}")
res + x
}
abc.reduceLeft(add)
// op: A + B = AB
// op: AB + C = ABC // accumulates value AB in *first* operator arg `res`
// res: String = ABC
abc.foldLeft("z")(add) // with start value "z"
// op: z + A = zA // initial extra operation
// op: zA + B = zAB
// op: zAB + C = zABC
// res: String = zABC
abc.scanLeft("z")(add)
// op: z + A = zA // same operations as foldLeft above...
// op: zA + B = zAB
// op: zAB + C = zABC
// res: List[String] = List(z, zA, zAB, zABC) // maps intermediate results
从右到后...
如果我们从 RIGHT 元素开始并向后（从 C 到 A），我们会注意到现在二元运算符的第二个参数累积了结果（运算符是相同的，我们只是切换了参数名称以使其角色清晰):
def add(x: String, res: String) = {
println(s"op: $x + $res = ${x + res}")
x + res
}
abc.reduceRight(add)
// op: B + C = BC
// op: A + BC = ABC // accumulates value BC in *second* operator arg `res`
// res: String = ABC
abc.foldRight("z")(add)
// op: C + z = Cz
// op: B + Cz = BCz
// op: A + BCz = ABCz
// res: String = ABCz
abc.scanRight("z")(add)
// op: C + z = Cz
// op: B + Cz = BCz
// op: A + BCz = ABCz
// res: List[String] = List(ABCz, BCz, Cz, z)
.
去累积
从左到右...
相反，如果我们要通过从集合的 LEFT 元素开始的减法来反累积一些结果，我们将通过res二元运算符的第一个参数来累积结果minus：
val xs = List(1, 2, 3, 4)
def minus(res: Int, x: Int) = {
println(s"op: $res - $x = ${res - x}")
res - x
}
xs.reduceLeft(minus)
// op: 1 - 2 = -1
// op: -1 - 3 = -4 // de-cumulates value -1 in *first* operator arg `res`
// op: -4 - 4 = -8
// res: Int = -8
xs.foldLeft(0)(minus)
// op: 0 - 1 = -1
// op: -1 - 2 = -3
// op: -3 - 3 = -6
// op: -6 - 4 = -10
// res: Int = -10
xs.scanLeft(0)(minus)
// op: 0 - 1 = -1
// op: -1 - 2 = -3
// op: -3 - 3 = -6
// op: -6 - 4 = -10
// res: List[Int] = List(0, -1, -3, -6, -10)
从右到后...
但是现在请注意 xRight 的变化！请记住，xRight 变体中的（反）累积值被传递给我们的二元运算符的第二个参数：resminus
def minus(x: Int, res: Int) = {
println(s"op: $x - $res = ${x - res}")
x - res
}
xs.reduceRight(minus)
// op: 3 - 4 = -1
// op: 2 - -1 = 3 // de-cumulates value -1 in *second* operator arg `res`
// op: 1 - 3 = -2
// res: Int = -2
xs.foldRight(0)(minus)
// op: 4 - 0 = 4
// op: 3 - 4 = -1
// op: 2 - -1 = 3
// op: 1 - 3 = -2
// res: Int = -2
xs.scanRight(0)(minus)
// op: 4 - 0 = 4
// op: 3 - 4 = -1
// op: 2 - -1 = 3
// op: 1 - 3 = -2
// res: List[Int] = List(-2, 3, -1, 4, 0)
最后一个 List(-2, 3, -1, 4, 0) 可能不是你直觉所期望的！
如您所见，您可以通过简单地运行 scanX 来检查您的 foldX 正在做什么，并在每个步骤中调试累积的结果。
底线
reduceLeft用或累加一个结果reduceRight。- 如果您有一个起始值
foldLeft，则累积一个结果。foldRight scanLeft用或累积中间结果的集合scanRight。如果您想继续浏览集合，请使用xLeft变体。
- 如果要向后浏览集合，请使用 xRight 变体。
于 2013-07-01T16:04:30.153 回答
10
通常 REDUCE,FOLD,SCAN 方法通过在 LEFT 上累积数据并不断更改 RIGHT 变量来工作。它们之间的主要区别是 REDUCE，FOLD 是：-
折叠总是以一个seed值开始，即用户定义的起始值。如果 collection 为空，reduce 将抛出异常，而 fold 会返回种子值。将始终产生单个值。
扫描用于从左侧或右侧对项目进行一些处理顺序，然后我们可以在后续计算中使用之前的结果。这意味着我们可以扫描项目。总是会产生一个集合。
- LEFT_REDUCE 方法与 REDUCE 方法类似。
RIGHT_REDUCE 与 reduceLeft 相反，即它在 RIGHT 中累积值并继续更改 left 变量。
reduceLeftOption 和 reduceRightOption 类似于 left_reduce 和 right_reduce 唯一的区别是它们在 OPTION 对象中返回结果。
下面提到的代码的一部分输出将是：-
scan对数字列表使用操作（使用seedvalue 0）List(-2,-1,0,1,2)
{0,-2}=>-2 {-2,-1}=>-3 {-3,0}=>-3 {-3,1}=>-2 {-2,2}=>0扫描列表(0, -2, -3, -3, -2, 0)
{0,-2}=>-2 {-2,-1}=>-3 {-3,0}=>-3 {-3,1}=>-2 {-2,2}=>0 scanLeft (a+b) 列表(0, -2, -3, -3, -2, 0)
{0,-2}=>-2 {-2,-1}=>-3 {-3,0}=>-3 {-3,1}=>-2 {-2,2}=>0 scanLeft (b+a) 列表(0, -2, -3, -3, -2, 0)
{2,0}=>2 {1,2}=>3 {0,3}=>3 {-1,3}=>2 {-2,2}=>0 scanRight (a+b) List( 0, 2, 3, 3, 2, 0)
{2,0}=>2 {1,2}=>3 {0,3}=>3 {-1,3}=>2 {-2,2}=>0 scanRight (b+a) List( 0, 2, 3, 3, 2, 0)
对字符串列表使用reduce,操作foldList("A","B","C","D","E")
- {A,B}=>AB {AB,C}=>ABC {ABC,D}=>ABCD {ABCD,E}=>ABCDE 归约 (a+b) ABCDE
- {A,B}=>AB {AB,C}=>ABC {ABC,D}=>ABCD {ABCD,E}=>ABCDE reduceLeft (a+b) ABCDE
- {A,B}=>BA {BA,C}=>CBA {CBA,D}=>DCBA {DCBA,E}=>EDCBA reduceLeft (b+a) EDCB
- {D,E}=>DE {C,DE}=>CDE {B,CDE}=>BCDE {A,BCDE}=>ABCDE reduceRight (a+b) ABCDE
- {D,E}=>ED {C,ED}=>EDC {B,EDC}=>EDCB {A,EDCB}=>EDCBA reduceRight (b+a) EDCBA
代码 ：
object ScanFoldReduce extends App {
val list = List("A","B","C","D","E")
println("reduce (a+b) "+list.reduce((a,b)=>{
print("{"+a+","+b+"}=>"+ (a+b)+" ")
a+b
}))
println("reduceLeft (a+b) "+list.reduceLeft((a,b)=>{
print("{"+a+","+b+"}=>"+ (a+b)+" ")
a+b
}))
println("reduceLeft (b+a) "+list.reduceLeft((a,b)=>{
print("{"+a+","+b+"}=>"+ (b+a)+" " )
b+a
}))
println("reduceRight (a+b) "+list.reduceRight((a,b)=>{
print("{"+a+","+b+"}=>"+ (a+b)+" " )
a+b
}))
println("reduceRight (b+a) "+list.reduceRight((a,b)=>{
print("{"+a+","+b+"}=>"+ (b+a)+" ")
b+a
}))
println("scan "+list.scan("[")((a,b)=>{
print("{"+a+","+b+"}=>"+ (a+b)+" " )
a+b
}))
println("scanLeft (a+b) "+list.scanLeft("[")((a,b)=>{
print("{"+a+","+b+"}=>"+ (a+b)+" " )
a+b
}))
println("scanLeft (b+a) "+list.scanLeft("[")((a,b)=>{
print("{"+a+","+b+"}=>"+ (b+a)+" " )
b+a
}))
println("scanRight (a+b) "+list.scanRight("[")((a,b)=>{
print("{"+a+","+b+"}=>"+ (a+b)+" " )
a+b
}))
println("scanRight (b+a) "+list.scanRight("[")((a,b)=>{
print("{"+a+","+b+"}=>"+ (b+a)+" " )
b+a
}))
//Using numbers
val list1 = List(-2,-1,0,1,2)
println("reduce (a+b) "+list1.reduce((a,b)=>{
print("{"+a+","+b+"}=>"+ (a+b)+" ")
a+b
}))
println("reduceLeft (a+b) "+list1.reduceLeft((a,b)=>{
print("{"+a+","+b+"}=>"+ (a+b)+" ")
a+b
}))
println("reduceLeft (b+a) "+list1.reduceLeft((a,b)=>{
print("{"+a+","+b+"}=>"+ (b+a)+" " )
b+a
}))
println(" reduceRight (a+b) "+list1.reduceRight((a,b)=>{
print("{"+a+","+b+"}=>"+ (a+b)+" " )
a+b
}))
println(" reduceRight (b+a) "+list1.reduceRight((a,b)=>{
print("{"+a+","+b+"}=>"+ (b+a)+" ")
b+a
}))
println("scan "+list1.scan(0)((a,b)=>{
print("{"+a+","+b+"}=>"+ (a+b)+" " )
a+b
}))
println("scanLeft (a+b) "+list1.scanLeft(0)((a,b)=>{
print("{"+a+","+b+"}=>"+ (a+b)+" " )
a+b
}))
println("scanLeft (b+a) "+list1.scanLeft(0)((a,b)=>{
print("{"+a+","+b+"}=>"+ (b+a)+" " )
b+a
}))
println("scanRight (a+b) "+list1.scanRight(0)((a,b)=>{
print("{"+a+","+b+"}=>"+ (a+b)+" " )
a+b}))
println("scanRight (b+a) "+list1.scanRight(0)((a,b)=>{
print("{"+a+","+b+"}=>"+ (a+b)+" " )
b+a}))
}
于 2015-06-19T05:28:32.130 回答
7
对于具有元素 x0、x1、x2、x3 和任意函数 f 的集合 x，您有以下内容：
1. x.reduceLeft (f) is f(f(f(x0,x1),x2),x3) - notice 3 function calls
2. x.reduceRight (f) is f(f(f(x3,x2),x1),x0) - notice 3 function calls
3. x.foldLeft (init,f) is f(f(f(f(init,x0),x1),x2),x3) - notice 4 function calls
4. x.foldRight(init,f) is f(f(f(f(init,x3),x2),x1),x0) - notice 4 function calls
5. x.scanLeft (init,f) is f(init,x0)=g0
f(f(init,x0),x1) = f(g0,x1) = g1
f(f(f(init,x0),x1),x2) = f(g1,x2) = g2
f(f(f(f(init,x0),x1),x2),x3) = f(g2,x3) = g3
- notice 4 function calls but also 4 emitted values
- last element is identical with foldLeft
6. x.scanRight (init,f) is f(init,x3)=h0
f(f(init,x3),x2) = f(h0,x2) = h1
f(f(f(init,x3),x2),x1) = f(h1,x1) = h2
f(f(f(f(init,x3),x2),x1),x0) = f(h2,x0) = h3
- notice 4 function calls but also 4 emitted values
- last element is identical with foldRight
综上所述
scan就像fold但也发出所有中间值reduce不需要有时很难找到的初始值fold需要一个更难找到的初始值：- 0 表示总和
- 1 产品
- min 的第一个元素（有些人可能会建议 Integer.MAX_VALUE）
- 不是 100% 肯定，但看起来有这些等效的实现：
x.reduceLeft(f) === x.drop(1).foldLeft(x.head,f)x.foldRight(init,f) === x.reverse.foldLeft(init,f)x.foldLeft(init,f) === x.scanLeft(init,f).last
于 2020-02-26T11:17:28.557 回答