读scala的reduce、Flod函数源码笔记
作者：互联网
记录一下，怕以后忘记，有些还没有看懂，不懂的先猜以及跑例子，之后再补。
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准备
关于类型，在控制台运行可以方便观察到类型
val one = 1 // 输出：one: Int = 1， 类型：Int
val list = List(1, 2) // 输出：list: List[Int] = List(1, 2)，类型List[Int]，中括号里的是范型
val g = (x: Int) => x *3 // 输出：g: Int => Int = <function1>， 对照上面，则类型： Int => Int ,亦可以稍微补全，val g: Int => Int = (x: Int) => x * 3
表示输入Int，输出Int
val product = (x: Int, y: Int) => x * y // 输出：product: (Int, Int) => Int = <function2>，类型：(Int, Int) => Int，稍微补全一下，val product: (Int, Int) => Int = (x: Int, y: Int) => x * y
表示输入有两个参数，类型分别Int和Int，输出是Int类型
reduce
总结：就想一下数学运算的结合律，我们将序列中所有的元素，看成二元运算的两个操作数，由于是相同的运算，可以不考虑优先级；
那么就剩左右结合，reduce和reduceLeft是左结合，看成()从左往右依次括起来，即从左往右算；
reduceRight是右结合，看成()从右往左依次括起来，即从右往左算。
reduceLeft
reduceLeft，源码如下
def reduceLeft[B >: A](op: (B, A) => B): B = {
if (isEmpty)
throw new UnsupportedOperationException("empty.reduceLeft")
var first = true
var acc: B = 0.asInstanceOf[B]
for (x <- self) {
if (first) {
acc = x
first = false
}
else acc = op(acc, x)
}
acc
}函数名：reduceLeft，范型[B >: A]
入参op，op的类型是(B,A) => B，参照前面的类型，可以理解为，op是一个函数，接受两个参数，类型分别为B和A，返回类型是B
reduceLeft的整个函数的返回类型也是B。
依据隐式转换以及网上资料搜索，B >: A，表示类型B是类型A的父类（也可以是A）。
self：暂时不知道是啥，目测是代表这个序列
- 若序列为空，抛异常
- 定义B类型的acc用来记录结果，默认值是0转换成B类型的值。
- 对序列中的每一个元素进行操作
- 若是序列的第一个值，将其赋给acc
- 序列中的其余的值，都需要将op这个函数作用于(acc, 序列中的元素）并返回acc
举例：
val list = List(1, 2, 3), list.reduceLeft(_ - _)
1. acc = 0.asInstanceOf[Int]，则acc = 0
2. 遍历下标为0的1，则acc = 1
3. 遍历下标为1的2， 则acc = acc - 2 = -1
4. 遍历下标为2的3， 则acc = acc - 3 = -4
5. 将acc作为结果返回，即-4
简而言之，结果=(1 - 2) - 3 = -4，从左往右，先有(1-2)，再有(1-2)-3
scala> val list = List(1, 2, 3) // list: List[Int] = List(1, 2, 3)
scala> list.reduce(_ - _) //res120: Int = -4
scala> l // List[Int] = List(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8)
scala> l.reduceLeft(_ - _) // res150: Int = -34
可以看成：先有1 - 2， 再有(1 - 2) - 3， 再( (1 - 2) - 3) - 4，即(((((( (1 - 2) - 3) - 4) - 5) - 6) -7) - 8) = -34
reduce
reduce，源码如下
def reduce[A1 >: A](op: (A1, A1) => A1): A1 = reduceLeft(op)直接调用的reduceLeft函数，所以结果同上，
scala> list // res127: List[Int] = List(1, 2, 3)
scala> list.reduce(_ - _) // res126: Int = -4
reduceRight
reduceRight，源码如下
def reduceRight[B >: A](op: (A, B) => B): B = {
if (isEmpty)
throw new UnsupportedOperationException("empty.reduceRight")
// 这边注意一下顺序，(x, y) => op(y, x)
reversed.reduceLeft[B]((x, y) => op(y, x))
}
override /*TraversableLike*/
def reduceLeft[B >: A](f: (B, A) => B): B =
if (isEmpty) throw new UnsupportedOperationException("empty.reduceLeft")
else tail.foldLeft[B](head)(f)
// currying函数
override /*TraversableLike*/
def foldLeft[B](z: B)(@deprecatedName('f) op: (B, A) => B): B = {
var acc = z
var these = this
while (!these.isEmpty) {
acc = op(acc, these.head)
these = these.tail
}
acc
}其实就是一句话： reversed.reduceLeft[B]((x, y) => op(y, x))，我们先来看看reversed
reversed，源码如下
protected[this] def reversed = {
var elems: List[A] = Nil
self foreach (elems ::= _)
elems
}这个reversed，生成翻转的序列，我们瞄一下
scala> l // List[Int] = List(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8)
scala> var nil: List[Int] = Nil // reversedL: List[Int] = List()
scala> l foreach (nil::= _) //
scala> reversedL // res136: List[Int] = List(8, 7, 6, 5, 4, 3, 2, 1)
再来看这一句话，reversed.reduceLeft[B]((x, y) => op(y, x))
与reduce也即reduceLeft的区别：1.在反转序列的基础上做的；2.调用的是LinearSeqOptimized类的foldLeft函数。
- 反转序列，设反转后的序列为reversedL
- acc = reversedL.head, these= reversedL.tail
- acc = op(these.head, acc), these=these.tail，循环
举例：
val list = List(1, 2, 3), list.reduceRight(_ - _)
A. 生成临时反转序列，reversedL, (3, 2, 1)
1. acc = 3，these=(2,1)
2. these不为空, acc= these.head - acc= 2 - 3 = -1, these = (1,)
3. these不为空, acc= these.head - acc= 1 - (-1) = 2, these = ()
4. theae为空，退出循环，结果返回，即2
简而言之，结果= 1 - (2 - 3) = 2，这边看成从右往左写，即先有2 - 3的结果，再有1 - (2 - 3)
scala> val list = List(1, 2, 3) // list: List[Int] = List(1, 2, 3)
scala> list.reduce(_ - _) //res120: Int = 2
scala> l // List[Int] = List(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8)
scala> l.reduceLeft(_ - _) // res150: Int = -4
可以看成：先有(7 - 8)，再有6 - (7 - 8)， 再有5 - (6 -( 7- 8))， 即 (1-(2-(3-(4-(5-(6-(7-8))))))) = - 4，
Flod
未完待续
标签：acc,reduceLeft,scala,Int,reduce,List,these,源码 来源： https://blog.csdn.net/qq_xuanshuang/article/details/117534843