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【LabVIEW FPGA入门】流水线

函数式编程

  • 所谓的函数式编程指定就是 方法的参数列表可以接收函数对象 .
  • 例如: add(10, 20)就不是函数式编程, 而 add(函数对象) 这种格式就叫函数式编程.
  • 我们将来编写Spark/Flink的大量业务代码时, 都会使用到函数式编程。下面的这些操作是学习的重点。
函数名功能
foreach用来遍历集合的
map用来对集合进行转换的
flatmap用来对集合进行映射扁平化操作
filter用来过滤出指定的元素
sorted用来对集合元素进行默认排序
sortBy用来对集合按照指定字段排序
sortWith用来对集合进行自定义排序
groupBy用来对集合元素按照指定条件分组
reduce用来对集合元素进行聚合计算
fold用来对集合元素进行折叠计算

7.1 示例一:遍历(foreach)

采用 foreach 来遍历集合, 可以让代码看起来更简洁, 更优雅.

格式
def foreach(f:(A) => Unit): Unit
//简写形式
def foreach(函数)
说明
foreachAPI说明
参数f: (A) ⇒ Unit接收一个函数对象, 函数的参数为集合的元素,返回值为空
返回值Unit表示foreach函数的返回值为: 空
执行过程

在这里插入图片描述

需求

有一个列表,包含以下元素1,2,3,4,请使用foreach方法遍历打印每个元素

参考代码
//案例: 演示foreach函数
object ClassDemo23 {
def main(args: Array[String]): Unit = {
//1. 定义一个列表, 包含1, 2, 3, 4
val list1 = List(1, 2, 3, 4)
//2. 通过foreach函数遍历上述的列表.
//x:表示集合中的每个元素 函数体表示输出集合中的每个元素.
list1.foreach((x:Int) => println(x))
}
}

7.2 示例二:简化函数定义

概述

上述案例函数定义有点啰嗦,我们有更简洁的写法。可以通过如下两种方式来简化函数定义:

  • 方式一: 通过 类型推断 来简化函数定义.

解释:

​ 因为使用foreach来迭代列表,而列表中的每个元素类型是确定的, 所以我们可以通过 类型推断 让Scala

​ 程序来自动推断出来集合中每个元素参数的类型, 即: 在我们创建函数时,可以省略其参数列表的类型.

  • 方式二: 通过 下划线 来简化函数定义.

解释:

​ 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.

示例
  1. 有一个列表,包含元素1,2,3,4,请使用foreach方法遍历打印每个元素.

  2. 使用类型推断来简化函数定义.

  3. 使用下划线来简化函数定义

参考代码
//案例: 演示简化函数定义.
object ClassDemo24 {
def main(args: Array[String]): Unit = {
//1. 有一个列表,包含元素1,2,3,4,请使用foreach方法遍历打印每个元素.
val list1 = List(1, 2, 3, 4)
list1.foreach((x:Int) => println(x))
println("-" * 15)
//2. 使用类型推断来简化函数定义.
list1.foreach(x => println(x))
println("-" * 15)
//3. 使用下划线来简化函数定义
list1.foreach(println(_))
}
}

7.3 实例三:映射(map)

集合的映射操作是指 将一种数据类型转换为另外一种数据类型的过程 , 它是在进行数据计算的时候, 甚至将来在编写

Spark/Flink程序时用得最多的操作,也是我们必须要掌握的.

例如: 把List[Int]转换成List[String].

格式
def map[B](f: (A) ⇒ B): TraversableOnce[B]
//简写形式:
def map(函数对象)
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, 可省略不写.
参数f: (A) ⇒ B函数对象, 参数列表为类型A(要转换的列表元素),返回值为类型B
返回值TraversableOnce[B]B类型的集合, 可省略不写.
执行过程

在这里插入图片描述

需求
  1. 创建一个列表,包含元素1,2,3,4
  2. 将上述的数字转换成对应个数的 * , 即: 1变为*, 2变为**, 以此类推.
参考代码
//案例: 演示map函数(映射)
object ClassDemo25 {
def main(args: Array[String]): Unit = {
//1. 创建一个列表,包含元素1,2,3,4
val list1 = List(1, 2, 3, 4)
//2. 将上述的数字转换成对应个数的`*`, 即: 1变为*, 2变为**, 以此类推.
//方式一: 普通写法
val list2 = list1.map((x:Int) => "*" * x)
println(s"list2: ${list2}")
//方式二: 通过类型推断实现.
val list3 = list1.map(x => "*" * x)
println(s"list3: ${list3}")
//方式三: 通过下划线实现.
val list4 = list1.map("*" * _)
println(s"list4: ${list4}")
}
}

7.4 示例四: 扁平化映射(flatMap)

扁平化映射可以理解为先map,然后再flatten, 它也是将来用得非常多的操作,也是必须要掌握的, 如图:
在这里插入图片描述

解释:

  1. map是将列表中的元素转换为一个List
  2. flatten再将整个列表进行扁平化
格式
def flatMap[B](f:(A) => GenTraversableOnce[B]): TraversableOnce[B]
//简写形式:
def flatMap(f:(A) => 要将元素A转换成的集合B的列表)
说明
flatmap方法API说明
泛型[B]最终要返回的集合元素类型, 可省略不写.
参数f: (A) ⇒ GenTraversableOnce[B]传入一个函数对象 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
需求
  1. 有一个包含了若干个文本行的列表:“hadoop hive spark flink flume”, “kudu hbase sqoop storm”
  2. 获取到文本行中的每一个单词,并将每一个单词都放到列表中.
思路分析

在这里插入图片描述

参考代码
//案例: 演示映射扁平化(flatMap)
object ClassDemo26 {
def main(args: Array[String]): Unit = {
//1. 有一个包含了若干个文本行的列表:"hadoop hive spark flink flume", "kudu hbase sqoop
storm"
val list1 = List("hadoop hive spark flink flume", "kudu hbase sqoop storm")
//2. 获取到文本行中的每一个单词,并将每一个单词都放到列表中.
//方式一: 通过map, flatten实现.
val list2 = list1.map(_.split(" "))
val list3 = list2.flatten
println(s"list3: ${list3}")
//方式二: 通过flatMap实现.
val list4 = list1.flatMap(_.split(" "))
println(s"list4: ${list4}")
}
}
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