Scala:map+；用过滤器代替折叠式过滤器

在Scala中，是否可以通过映射和过滤器的某种组合来替代foldLeft函数？例如，在这个任务上

输入是一个三元组列表（学生姓名、课程、年级）：

然后，应该为每个学生绘制一份课程和成绩表。foldLeft的情况如下：

grades.foldLeft(Map[String, List[(String, Double)]]())((acc, e) => acc + (e._1 -> (acc.getOrElse(e._1, List()) ::: List((e._2, e._3))))).toList

输出：

List[(String, List[(String, Double)])] = List((Hans,List((db,2.3), (prog2,1.7), (prog1,2.0))), (Maria,List((prog1,1.0), (prog2,1.3), (prog3,1.7), (mathe1,1.3))), (Josef,List((prog1,1.3), (db,3.3))))

如何仅使用map和filter函数实现相同的输出？ 到目前为止，我有这个，但输出略有不同

grades.map(x => (x._1, List())).distinct.flatMap(x => grades.map(z => if(!x._2.contains(z._2, z._3)) (x._1, x._2 ::: List((z._2, z._3)))))

---

使用

groupBy

是解决此问题的好方法：

grades
  .groupBy(_._1)
  .mapValues(_.map(t => (t._2, t._3)))

---

（感谢m4gic从评论中建议的改进到原始版本）

使用

groupBy

是解决此问题的好方法：

grades
  .groupBy(_._1)
  .mapValues(_.map(t => (t._2, t._3)))

---

（由于m4gic从注释中建议的原始版本改进到了原始版本）

使用case类而不是tuple/triple将使代码更易于阅读并减少错误这似乎是一个编程挑战，而不是真正的帮助请求。请将问题限制为您需要解决的真实问题。谢谢。使用case类而不是tuple/triple将使代码更易于阅读并减少错误。这似乎是编程方面的挑战，而不是真正的帮助请求。请将问题限制为您需要解决的真实问题。谢谢。或者，没有案例：grades.groupBy（._1）.mapValues（.map（tpl=>（tpl._2，tpl._3）））谢谢你的建议。挑战是真正限制自己映射和过滤。@LeoWagner您接受的答案使用了

distinct

：为什么

distinct

可以，但是

groupBy

不行？或者，没有案例的话：grades.groupBy（.\u 1）.mapValues（.map（tpl=>（tpl.\u 2，tpl.\u 3）），谢谢您的建议。挑战在于真正限制自己映射和过滤。@LeoWagner您接受的答案使用了

distinct

：为什么

distinct

可以，而

groupBy

不行？宁可使用

。收集

也要使用

。收集

grades
  .map({ case (name, _, _) => name })
  .distinct
  .map(name => {
    val scores = grades
      .filter({ case (nameInternal, _, _) => name == nameInternal })
      .map({ case (_, subject, score) => (subject, score) })
    (name, scores)
  })

// res0: List[(String, List[(String, Double)])] = List((Hans,List((db,2.3), (prog2,1.7), (prog1,2.0))), (Maria,List((prog1,1.0), (prog2,1.3), (prog3,1.7), (mathe1,1.3))), (Josef,List((prog1,1.3), (db,3.3))))