我试图理解Scala中的聚合，并举一个例子，我理解逻辑，但第二个的结果我试图让我困惑。
请告诉我，我哪里出错了。
代码：
val list1 = List("This", "is", "an", "example");
val b = list1.aggregate(1)(_ * _.length(), _ * _)
1 *“This”。length = 4
1 *“is”。length = 2
1 *“an”。length = 2
1 *“example”.length = 7
4 * 2 = 8,2 * 7 = 14
8 * 14 = 112
输出也是112。 但对于下面的内容，
val c = list1.aggregate(1)(_ * _.length(), _ + _)
我以为会是这样的。 4,2,2,7
4 + 2 = 6
2 + 7 = 9
6 + 9 = 15，
但输出仍为112。
理想情况下，我在seqop提到的操作，_ * _.length
请你解释或纠正我哪里出错了。？
答案 0 :(得分：0)
aggregate应该用于仅计算关联和交换操作。让我们看看函数的签名：
def aggregate[B](z: ⇒ B)(seqop: (B, A) ⇒ B, combop: (B, B) ⇒ B): B
B可以看作是累加器（并且将是您的输出）。你给出一个初始输出值，然后第一个函数是如何向这个累加器添加一个值A，第二个函数是如何合并2个累加器。 Scala＆＃34;选择＆＃34;聚合您的集合的方法，但如果您的聚合不是关联和可交换的，则输出不是确定性的，因为订单很重要。看看这个例子：
val l = List(1, 2, 3, 4)
l.aggregate(0)(_ + _, _ * _)
如果我们创建一个累加器，然后汇总我们获得的所有值1 + 2 + 3 + 4 = 10，但如果我们决定通过将列表分成两半来并行化，那么我们就可以(1 + 2) * (3 + 4) = 21。
所以现在发生的事情是，List聚合与foldLeft相同，这解释了为什么更改第二个函数并没有改变输出。但aggregate可能有用的地方就是Spark或其他分布式环境，在这些环境中，独立地对每个分区进行折叠可能很有用，然后将结果与第二个函数结合起来。