哪个首先发生在flatMap，flatten或map中？

Question

如果我使用xxx.flatMap(_.split(" "))，它会将数组分开然后变平，还是会变平然后分裂？

Answer 1

flatmap函数的目的是获取一个返回列表的函数，然后展平结果。

因此它将映射iterable（在这种情况下分割），然后展平生成的2D iterable（在本例中为List）。

Answer 2

让我们稍微扩展一下。首先，让我们用我认为你想要的那种例子定义你的xxx：

val xxx = Array("hello there 马慧超", "how are you", "nice to meet you")

现在，让我们更长时间地写出你的逻辑：

def words( str : String ) : Array[String] = str.split(" ")
xxx.flatMap( string => words(string) )

我们从一系列字符串开始。在某个中间点，函数words在每个直接字符串上调用，产生Array[String]，因此从概念上讲，我们有一系列字符串数组。

但我们最终只得到一系列的弦乐，＆＃34;扁平化＆＃34;因为单词数组的中间序列中的每个单词都成为一个长数组的一部分。

因此，从概念上讲，首先我们执行该映射函数（words，或者更直接地split），然后我们展平。

所以，要直接回答你的问题，然后拆分然后展平。

更新（更多，＆＃39;因为没有？）

它甚至不清楚它对于“平坦”是什么意思。一系列字符串，但非正式地，您可能会先想象连接。我们可以很容易地证明这不是通过仪器发生的事情。如果你试试

def words( str : String ) : Array[String] = {println(str); str.split(" ")}
xxx.flatMap( string => words(string) )

您将看到所有单独的字符串，而不是一个串联的字符串。

对于使用flatMap方法的其他类型，这在逻辑上是必需的。对于

Some("there").flatMap( str => Some( str.toUpperCase ) )

没有＆＃34;扁平化＆＃34;您可以在调用flatMap的Option Some(there)上执行。 ＆＃34;平坦化＆＃34;只有在我们有嵌套的monadic上下文时才会定义和有意义，即在考虑假定的Some(Some(THERE))方法将被调用以产生flatten时的假设中间Some(THERE)值。

Answer 3

flatMap是地图然后展平的组合。下面的例子可以解释我们调用map然后展平的过程，结果是List [Char]，而flatMap直接将Seq转换为List [Char]。

val avengers = Seq("Ironman", "Thor", "Captain America")
val capsAvengers = avengers.map(_.toUpperCase)
println(avengers)
println(capsAvengers)
println(capsAvengers.flatten)
println(avengers.flatMap(.toUpperCase))

结果：

List(Ironman, Thor, Captain America)

List(IRONMAN, THOR, CAPTAIN AMERICA)

List(I,R,O,N,M,A,N,T,H,O,R,C,A,P,T,A,I,N, ,A,M,E,R,I,C,A)

List(I,R,O,N,M,A,N,T,H,O,R,C,A,P,T,A,I,N, ,A,M,E,R,I,C,A)

Answer 4

许多好的答案，但都太长了:) 它非常简单：在分裂之前，没有什么可以扁平化。

Answer 5

flatMap可以看作是操作＆＃39; map＆＃39;的组合。并且＆＃39; flatten＆＃39;。

关于您的问题，答案是＆＃39; split＆＃39;首先然后“变平”。

以下示例用于说明这一点：

val nestedNumbers = List(List(1, 2), List(3, 4))

nestedNumbers.flatMap(x => x.map(_ * 2))

输出

res0: List[Int] = List(2, 4, 6, 8)

，相当于以下代码：

nestedNumbers.map((x: List[Int]) => x.map(_ * 2)).flatten

，其输出也是

res0: List[Int] = List(2, 4, 6, 8)

参考就在那里 https://twitter.github.io/scala_school/zh_cn/collections.html#flatMap

祝你好运