scala之函数式编程及高阶函数

（1）先定义一个list列表

scala> val list = List(1, 2, 3, 4)
list: List[Int] = List(1, 2, 3, 4)

（2）定义一个匿名函数传入到foreach方法中
scala> list.foreach((x: Int) => println(x))
1
2
3
4
（3）匿名函数的输入参数类型可以省略，由编译器自动推断
scala> list.foreach(x => println(x))
1
2
3
4
（4）当函数参数，只在函数体中出现一次，而且函数体没有嵌套调用时，可以使用下划线来简化函数定义
scala> list.foreach(println(_))
1
2
3
4
（5）最简写，直接给定println
scala> list.foreach(println)
1
2
3
4

1.2 映射 - map

（1）方法描述

def map[B](f: (A) ⇒ B): TraversableOnce[B]

（2）方法说明

map方法	API	说明
泛型	[B]	指定map方法最终返回的集合泛型
参数	f: (A) ⇒ B	传入一个函数对象作为参数；该函数接收一个类型A（要转换的集合的元素类型）；返回值为类型B
返回值	TraversableOnce[B]	B类型的集合

（3）实战演练

//实现把内部每一个元素做乘以10，生成一个新的list集合

（1）定义一个匿名函数
scala> list.map((x: Int) => x * 10)
res21: List[Int] = List(10, 20, 30, 40)

（2）省略匿名函数参数类型
scala> list.map(x => x * 10)
res22: List[Int] = List(10, 20, 30, 40)

（3）最简写用下划线
scala> list.map(_ * 10)
res23: List[Int] = List(10, 20, 30, 40)

1.3 扁平化映射 - flatmap

（1）方法描述

def flatMap[B](f: (A) ⇒ GenTraversableOnce[B]): TraversableOnce[B]

（2）方法说明

flatmap方法	API	说明
泛型	[B]	最终要转换的集合元素类型
参数	f: (A) ⇒ GenTraversableOnce[B]	传入一个函数对象作为参数；函数的参数是集合的元素；函数的返回值是一个集合
返回值	TraversableOnce[B]	B类型的集合

（3）实战演练

（1）定义一个List集合,每一个元素中就是一行数据，有很多个单词
scala> val list = List("hadoop hive spark flink", "hbase spark")
list: List[String] = List(hadoop hive spark flink, hbase spark)

（2）使用flatMap进行偏平化处理，获取得到所有的单词
scala> list.flatMap(x => x.split(" "))
res24: List[String] = List(hadoop, hive, spark, flink, hbase, spark)

（3）简写
scala> list.flatMap(_.split(" "))
res25: List[String] = List(hadoop, hive, spark, flink, hbase, spark)

（4）flatMap该方法其本质是先进行了map 然后又调用了flatten
scala> list.map(_.split(" ")).flatten
res26: List[String] = List(hadoop, hive, spark, flink, hbase, spark)

1.4 过滤 - filter

过滤符合一定条件的元素。

（1）方法描述

def filter(p: (A) ⇒ Boolean): TraversableOnce[A]

（2）方法说明

filter方法

API

说明

参数

p: (A) ⇒ Boolean

传入一个函数对象作为参数；

函数的参数是集合中的元素；

此函数返回布尔类型，满足条件返回true, 不满足返回false

返回值

TraversableOnce[A]

列表

（3）实战演练

（1）定义一个list集合
scala> val list = List(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10)
list: List[Int] = List(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10)

（2）过滤出集合中大于5的元素
scala> list.filter(x => x > 5)
res27: List[Int] = List(6, 7, 8, 9, 10)

（3）把集合中大于5的元素取出来乘以10生成一个新的list集合
scala> list.filter(_ > 5).map(_ * 10)
res29: List[Int] = List(60, 70, 80, 90, 100)

1.5 排序 - sort

在scala集合中，可以使用以下几种方式来进行排序：

（1）sorted默认排序（升序）

//定义一个List集合
scala> val list = List(5, 1, 2, 4, 3)
list: List[Int] = List(5, 1, 2, 4, 3)

//默认就是升序
scala> list.sorted
res30: List[Int] = List(1, 2, 3, 4, 5)

（2）sortBy指定字段排序：根据传入的函数转换后，再进行排序

1）方法描述

sortBy[B](f: (A) ⇒ B): List[A]

2）方法说明

sortBy方法	API	说明
泛型	[B]	按照什么类型来进行排序
参数	f: (A) ⇒ B	传入函数对象作为参数；函数接收一个集合类型的元素为参数；返回B类型的元素进行排序。
返回值	List[A]	返回排序后的列表

3）实战演练

（1）定义一个List集合
scala> val list = List("1 hadoop", "2 spark", "3 flink")
list: List[String] = List(1 hadoop, 2 spark, 3 flink)

（2）按照单词的首字母进行排序
scala> list.sortBy(x => x.split(" ")(1))
res33: List[String] = List(3 flink, 1 hadoop, 2 spark)

（3）sortWith自定义排序：自定义排序，根据一个函数来进行自定义排序

1）方法描述：

def sortWith(lt: (A, A) ⇒ Boolean): List[A]

2）方法说明

sortWith方法

API

说明

参数

lt: (A, A) ⇒ Boolean

传入一个比较大小的函数对象作为参数；

函数接收两个集合类型的元素作为参数；

返回两个元素大小，小于返回true，大于返回false。

返回值

List[A]

返回排序后的列表

3）实战演练：

val list = List(2, 3, 1, 6, 4, 5)
a: List[Int] = List(2, 3, 1, 6, 4, 5)

（1）降序
scala> list.sortWith((x, y) => x > y)
res35: List[Int] = List(6, 5, 4, 3, 2, 1)

//简写
scala> list.sortWith(_ > _)

（2）升序
scala> list.sortWith((x, y) => x < y)
res36: List[Int] = List(1, 2, 3, 4, 5, 6)

//升序简写
scala> list.sortWith(_ < _)

1.6 分组 - groupBy

我们如果要将数据按照分组来进行统计分析，就需要使用到分组方法；

groupBy表示按照函数将列表分成不同的组。

（1）方法描述

def groupBy[K](f: (A) ⇒ K): Map[K, List[A]]

（2）方法说明

groupBy方法	API	说明
泛型	[K]	分组字段的类型
参数	f: (A) ⇒ K	传入一个函数对象作为参数；函数接收集合元素作为参数；返回一个K类型的key，这个key会用来进行分组，相同的key放在一组中
返回值	Map[K, List[A]]	返回一个映射，K为分组字段，List为这个分组字段对应的一组数据

（3）实战演练

scala> val a = List("张三" -> "男", "李四" -> "女", "王五" -> "男")
a: List[(String, String)] = List((张三,男), (李四,女), (王五,男))

// 按照性别分组（即键值对第二个值）
scala> a.groupBy((kv: (String, String)) => {kv._2})
//简写
scala> a.groupBy(_._2)
res0: scala.collection.immutable.Map[String,List[(String, String)]] = Map(男 -> List((张三,男), (王五,男)),
女 -> List((李四,女)))

// 将分组后的映射转换为性别/人数元组列表（需要用到上面的结果）
scala> res0.map(x => x._1 -> x._2.size)
res3: scala.collection.immutable.Map[String,Int] = Map(男 -> 2, 女 -> 1)

1.7 聚合 - reduce

将列表传入一个函数进行聚合计算。

（1）方法描述

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

（2）方法说明

reduce方法	API	说明
泛型	[A1 >: A]	（下界）A1必须是集合元素类型的子类
参数	op: (A1, A1) ⇒ A1	传入函数对象，用来不断进行聚合操作；第一个A1类型参数为：当前聚合后的变量；第二个A1类型参数为：当前要进行聚合的元素
返回值	A1	列表最终聚合为一个元素

（3）实战演练

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

// 第一个下划线表示第一个参数，就是历史的聚合数据结果
// 第二个下划线表示第二个参数，就是当前要聚合的数据元素
scala> a.reduce(_ + _)
res53: Int = 55

// 与reduce一样，从左往右计算
scala> a.reduceLeft(_ + _)
res0: Int = 55

// 从右往左聚合计算
scala> a.reduceRight(_ + _)
res1: Int = 55

1.8 折叠 - fold

fold与reduce很像，但是多了一个指定初始值参数。

（1）方法描述：

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

（2）方法说明

reduce方法	API	说明
泛型	[A1 >: A]	（下界）A1必须是集合元素类型的子类
参数1	z: A1	初始值
参数2	op: (A1, A1) ⇒ A1	传入函数对象，用来不断进行折叠操作；第一个A1类型参数为：当前折叠后的变量；第二个A1类型参数为：当前要进行折叠的元素
返回值	A1	列表最终折叠为一个元素

（3）实战演练

//定义一个List集合
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)

//求和
scala> a.sum
res41: Int = 55

//给定一个初始值，，折叠求和
scala> a.fold(0)(_ + _)
res42: Int = 55

scala> a.fold(10)(_ + _)
res43: Int = 65

//从左往右
scala> a.foldLeft(10)(_ + _)
res44: Int = 65

//从右往左
scala> a.foldRight(10)(_ + _)
res45: Int = 65

//fold和foldLet效果一致，表示从左往右计算
//foldRight表示从右往左计算

2、高阶函数

使用函数值作为参数，或者返回值为函数值的“函数”和“方法”，均称之为“高阶函数”。

2.1 函数值作为参数

//定义一个数组
scala> val array = Array(1, 2, 3, 4, 5)
array: Array[Int] = Array(1, 2, 3, 4, 5)

//定义一个函数
scala> val func = (x: Int) => x * 10
func: Int => Int = <function1>

//函数作为参数传递到方法中
scala> array.map(func)
res0: Array[Int] = Array(10, 20, 30, 40, 50)

2.2 匿名函数

//定义一个数组
scala> val array = Array(1, 2, 3, 4, 5)
array: Array[Int] = Array(1, 2, 3, 4, 5)

//定义一个没有名称的函数----匿名函数（即没有声明的函数）
scala> array.map(x => x * 10)
res1: Array[Int] = Array(10, 20, 30, 40, 50)

2.3 柯里化

方法可以定义多个参数列表，当使用较少的参数列表调用多参数列表的方法时，会产生一个新的函数，该函数接收剩余的参数列表作为其参数。这被称为柯里化。

def getAddress(a: String): (String, String) => String = {
(b: String,c: String) => a + "-" + b + "-" + c
}

scala> val f1 = getAddress("china")
f1: (String, String) => String = <function2>

scala> f1("beijing","tiananmen")
res5: String = china-beijing-tiananmen

//这里就可以用柯里化去定义方法
def getAddress(a: String)(b: String,c: String): String = {
a + "-" + b + "-" + c
}
//调用
scala> getAddress("china")("beijing", "tiananmen")
res0: String = china-beijing-tiananmen

scala> val func1 = getAddress("a") _
scala> func1("c", "d")
res117: String = a-c-d

//之前的这些操作就是使用到了柯里化
List(1,2,3,4).fold(0)(_ + _)
List(1,2,3,4).foldLeft(0)(_ + _)
List(1,2,3,4).foldRight(0)(_ + _)

2.4 闭包

函数里面引用外面类成员变量叫作闭包。

scala> var factor = 1
factor: Int = 1

scala> val f1 = (x: Int) => x * factor
f1: Int => Int = <function1>

scala> f1(2)
res5: Int = 2

scala> factor = 5
factor: Int = 5

scala> f1(2)
res6: Int = 10

//定义的函数f1，它的返回值是依赖于不在函数作用域的一个变量
//后期必须要要获取到这个变量才能执行
//spark和flink程序的开发中大量的使用到函数，函数的返回值依赖的变量可能都需要进行大量的网络传输获取得到。需要这些变量实现序列化进行网络传输。
def multiply(x: Double) = (y: Double) => x * y
val doubleFunc = multiply(2)
val tripleFunc = multiply(3)
doubleFunc(10)
tripleFunc(10)