Question

我正在学习本书 scala中的函数式编程。第10章，练习20，实施以下方法：

def frequencyMap(strings: IndexedSeq[String]): Map[String, Int]

老实说，我没有解决方案，所以，我检查了GIT的答案：

 def mapMergeMonoid[K, V](V: Monoid[V]): Monoid[Map[K, V]] =
new Monoid[Map[K, V]] {
  def zero = Map()
  def op(a: Map[K, V], b: Map[K, V]) =
    a.map {
      case (k, v) => (k, V.op(v, b.get(k) getOrElse V.zero))
    }
}

 def bag[A](as: IndexedSeq[A]): Map[A, Int] =
   foldMapV(as, mapMergeMonoid[A, Int](intAddition))((a: A) => Map(a -> 1))
 def frequencyMap(strings: IndexedSeq[String]): Map[String, Int] = bag(strings)

但是，当我试图进行测试时，答案得错了：

frequencyMap(Vector("a rose", "is a", "rose is", "a rose"))

打印出答案：

Map(a rose -> 1)

预期结果：

Map(a -> 3, rose -> 3, is -> 2)

我无法弄清楚实施的错误。有人可以帮我解释一下吗？谢谢。

在正确答案后进行编辑，并使用正确的实施进行更新

 def mapMergeMonoid[K, V](V: Monoid[V]): Monoid[Map[K, V]] =
new Monoid[Map[K, V]] {
  def zero = Map()
  def op(a: Map[K, V], b: Map[K, V]) = {
    //        (a.map {
    //          case (k, v) => (k, V.op(v, b.get(k) getOrElse V.zero))
    //
    val c = for {
      (ka, va) <- a
      (kb, vb) <- b
      if (ka == kb)
    } yield (ka -> V.op(va, vb))

    a ++ b ++ c
  }
}

def bag[A](as: IndexedSeq[A]): Map[A, Int] =
    foldMapV(as, mapMergeMonoid[A, Int](intAddition))((a: A) => Map(a -> 1))
def frequencyMap(strings: IndexedSeq[String]): Map[String, Int] = bag(strings.map(_.split("\\s+")).flatten)

Answer 1

我没有这本书，但是按照here的代码，我可以指出一些事情供您考虑（基于REPL会话中的一些println（））：

正如S.R.I指出的那样，你有一个短语列表，而不是单词。 github上的函数没有做任何事情来为你分隔单词组，所以最好，你当前的输入Vector可以得到：
```
Map(a rose -> 2, is a -> 1, rose is -> 1)
```
您可以通过对Vector执行以下操作来创建单词列表：
```
Vector("a rose", "is a", "rose is", "a rose") map( _.split( " " ).toSeq ) flatten
```
仅当键（k）相同时，mapMergeMonoid函数才会出现将k和v的值相加。意味着未排序的列表将导致大量Map(string -> 1)。

您可以通过对Vector进行以下更改来对单词Vector进行排序：
```
(Vector("a rose", "is a", "rose is", "a rose") map( _.split( " " ).toSeq ) flatten) sortWith(_.compareTo(_) < 0) 
```
虽然foldMapV确实在Map[String, Int]中拆分了Vector中的所有短语或单词，但它似乎只返回已排序的IndexedSeq最左边的所需合并。根据我已经指出的排序的单词向量，我从Map(a -> 3)的实现中得到了结果frequencyMap。我倾向于使用foldMapV之外的其他内容，或者修改它以使frequencyMap起作用。对我来说似乎缺少的一点是它应用于一个大Map的函数结果的累积。我还会尝试比splitAt（）调用更“标准”的头/尾递归（因为我不相信foldMapV处理is和rose非常好。）< / p>

使用monoids计算单词的频率图

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