Scala 使用map函数将两个seq转换为一个seq。斯卡拉

在clojure中，我们有一个映射函数，您可以在其中提供一个函数和两个集合

(map + [1 2 ] [4 5 ]) ;;=> (5 7 )

Scala中有类似的东西吗

我试着理解，但后来我得到了4个组合

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如果有一种理解的方法，那就更好了，因为我以后要做一些过滤/

您可以先使用

.zip

将两个集合合并为一个，然后映射：

seq1.zip(seq2).map { case (x, y) => x + y }

---

我认为这不可能有一个令人理解的答案。您也可以通过调用

.filter

或

.filterNot

进行筛选。

您可以先使用

.zip

将两个集合合并为一个，然后映射：

seq1.zip(seq2).map { case (x, y) => x + y }

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我认为这不可能有一个令人理解的答案。您也可以通过调用

.filter

或

.filterNot

来进行筛选。

这里没有添加任何新内容，但这可能会有所帮助：

def mapCollections[A,B,C](as: Seq[A], bs: Seq[B])(f: (A,B) => C): Seq[C] = 
  as zip bs map f.tupled

mapCollections(List(1, 2), List(4, 5))(_ + _) // = List(5, 7)

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这里没有添加任何新内容，但这可能会有所帮助：

def mapCollections[A,B,C](as: Seq[A], bs: Seq[B])(f: (A,B) => C): Seq[C] = 
  as zip bs map f.tupled

mapCollections(List(1, 2), List(4, 5))(_ + _) // = List(5, 7)

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@乔克给了你具体的答案

我将为您提供两个更一般的答案。Clojure和许多其他动态语言通常会抽象出过多的内容（标准库的

map

和

apply

函数就是很好的例子）。在缺少依赖类型的情况下，在静态类型语言中很难做到这一点。您将看到的一般模式是根据需要多次重复应用函数。在这种情况下，如果你需要这样做

(map + [1 2 3] [4 5 6] [7 8 9])

你需要这样做

xs.zip(ys).zip(zs).map{ case (x, (y, z)) => x + y + z }

一般来说，这个额外的样板并不可怕。当您想要在任意元组或任意case类上进行抽象时，对arity的抽象就变得更加难以理解了。这时，一个提供有限形式的依赖类型的Scala库开始发挥作用

不过，我不会为了这样的事情而变得不成形

第二个要点是，你不能按照你要求的方式来压缩列表（一般来说不是这样的……因为你可以在Scala中对所有内容进行平等性比较，你可以用一个最终的过滤过程，但如果内置的平等性不能给你想要的东西，那么这就失败了）。这背后的一般原则有点微妙。事实证明，这些收集函数有一个层次结构。从

map

开始。如果添加

zip

和

List.apply，则跳到下一级。如果将
zip
替换为
flatte
，您将获得另一个级别。使用
flatte
可以恢复
zip
的一个版本，但反过来就不行了

集合的默认Scala
flatMap
和
flatMap
（请注意，理解的最终目的是一系列
flatMap
调用）确实会产生一种形式的
zip
，即具有相同类型签名的东西，但正如您所注意到的，它是笛卡尔积

有一个版本的
flatte
确实产生了标准的
zip
，但它只有在所有收藏长度相同的情况下才有意义。它涉及从集合集合中得到的平方矩阵的对角线

这对于有限集合通常不太有用，因为Scala的类型系统不足以表示常量长度约束，如果不确保长度一致，可能会出现一些奇怪的行为

另一方面，这是
flatte
和
flatMap
的版本，它实际上对无限流有用（其中
List.apply
的等价物是无限恒定流），而
flatte
的“正常”版本将无法通过对第一个流的处理

旁注：您当然可以在以后的应用程序中使用压缩列表进行理解（您可以在其中进行一些过滤）。你只是不能用一种简单的方式来实现压缩本身，以便于理解。
@JoeK给出了具体的答案

我将为您提供两个更一般的答案。Clojure和许多其他动态语言通常会抽象出过多的内容（标准库的
map
和
apply
函数就是很好的例子）。在缺少依赖类型的情况下，在静态类型语言中很难做到这一点。您将看到的一般模式是根据需要多次重复应用函数。在这种情况下，如果你需要这样做

(map + [1 2 3] [4 5 6] [7 8 9])

你需要这样做

xs.zip(ys).zip(zs).map{ case (x, (y, z)) => x + y + z }

一般来说，这个额外的样板并不可怕。当您想要在任意元组或任意case类上进行抽象时，对arity的抽象就变得更加难以理解了。这时，一个提供有限形式的依赖类型的Scala库开始发挥作用

不过，我不会为了这样的事情而变得不成形

第二个要点是，你不能按照你要求的方式来压缩列表（一般来说不是这样的……因为你可以在Scala中对所有内容进行平等性比较，你可以用一个最终的过滤过程，但如果内置的平等性不能给你想要的东西，那么这就失败了）。这背后的一般原则有点微妙。事实证明，这些收集函数有一个层次结构。从
map
开始。如果添加
zip
和
List.apply，则跳到下一级。如果将
zip
替换为
flatte
，您将获得另一个级别。使用
flatte
可以恢复
zip
的一个版本，但反过来就不行了

集合的默认Scala
flatMap
和
flatMap
（请注意，理解的最终目的是一系列
flatMap
调用）确实会产生一种形式的
zip
，即具有相同类型签名的东西，但它最终证明是笛卡尔积