scala中是否有等效于python reduce()函数？

Question

我刚刚开始学习 Scala 和函数式编程，我正在尝试将以下内容从 Python 转换为 Scala：

def immutable_iterative_fibonacci(position):

    if (position ==1):
        return [1]

    if (position == 2):
        return [1,1]

    next_series = lambda series, _: series + [series [-1] + series [-2]]
    return reduce(next_series, range(position - 2), [1, 1])

我不知道 Scala 中 reduce 的等价物是什么。这是我目前拥有的。除了最后一行，一切正常。

def immutable_fibonacci(position: Int) : ArrayBuffer[Int] = {

    if (position == 1){
          return ArrayBuffer(1)
     }

     if (position == 2){
         return ArrayBuffer(1,1)
     }

     var next_series = (series: ArrayBuffer[Int]) => series :+ ( series( series.size - 1) + series( series.size -2))

     return reduce(next_series, 2 to position, ArrayBuffer(1,1))
}

Answer 1

Python总结reduce，供参考：

reduce(function, iterable[, initializer])

可遍历

一个很好的类型是Traversable，ArrayBuffer 的超类型。您可能只想仔细研究一下该 API，因为其中有很多有用的东西。

减少

当 initializer 参数被省略时，相当于 Python 的 reduce，是 Scala 的 Traversable[A]#reduceLeft：

reduceLeft[B >: A](op: (B, A) => B): B

Python 函数中的iterable arg 对应于Traversable 实例，Python 函数中的function arg 对应于op。

请注意，还有一些方法名为 reduce、reduceRight、reduceLeftOption 和 reduceRightOption，它们相似但略有不同。

折叠

您的示例确实提供了 initializer 参数，对应于 Scala 的 Traversable[A]#foldLeft：

foldLeft[B](z: B)(op: (B, A) => B): B

Python 函数中的initializer arg 对应于foldLeft 中的z arg。

再次注意，有一些相关的方法名为fold 和foldRight。

斐波那契

在不更改算法的情况下，这是您代码的清理版本：

def fibonacci(position: Int): Seq[Int] =
  position match {
    case 1 => Vector(1)
    case 2 => Vector(1, 1)
    case _ =>
      (2 to position).foldLeft(Vector(1, 1)) { (series, _) =>
        series :+ (series(series.size - 1) + series(series.size - 2))
      }
  }

一些杂记：

• 我们通常从不使用return 关键字
• 模式匹配（我们使用match 关键字所做的）通常被认为比if-else 链更简洁
• 尽可能将var（允许多重分配）替换为val（不允许）
• 如果不需要，请勿使用可变集合 (ArrayBuffer)。 Vector 是一个很好的通用不可变序列。

虽然我们讨论的是集合和斐波那契数列，但为了好玩，您可能想查看Stream 文档中的第一个示例：

val fibs: Stream[BigInt] = BigInt(0) #:: BigInt(1) #::
  fibs.zip(fibs.tail).map { n => n._1 + n._2 }

fibs.drop(1).take(6).mkString(" ")
// "1 1 2 3 5 8"