7.4.2 使用聚合操作进行计算

7.4.2 使用聚合操作进行计算

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??? 聚合背后的概念在于我们保持一些状态，将在整个操作过程中传递。我们用一个初始状态开始，用给定的处理函数，为文档中的每个部件，计算一个新的状态。这种概念被反映在函数的签名中：

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val aggregateDocument :
? ('a -> DocumentPart -> 'a) -> 'a -> DocumentPart ?> 'a

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??? 我们使用的广义概念"一些状态"的原因是，这种状态可能是任何东西。在这个函数签名中的状态类型是一个类型参数 'a，所以，它取决于这个函数的用户。函数的后两个参数值指定要处理的文档部件（这也表示整个文档）和状态的初始值。AggregateDocument 的第一个参数值是用于处理文档部件的函数，它基于旧的状态和单个文档部件计算新状态。清单 7.17 显示了完整的实现（或许是令人惊讶的简短)。

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Listing 7.17 Aggregation of document parts (F#)

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let rec aggregateDocument f state docPart =
? let state = f state docPart
? match docPart with
? | TitledPart(_,part) ?>
??? aggregateDocument f state part
? | SplitPart(_,parts) ->
??? List.fold (aggregateDocument f) state parts
? | _ ?> state

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??? 代码需要遍历文档中的所有部件，它在当前部件上调用这个函数，然后，以递归方式处理所有子部件。与此相关的顺序是：我们可以设计出函数，首先处理所有的子部件，然后是当前的部件。不同之处在清单 7.17 中，该函数会在树的"根"节点上调用，而在其他情况下，可能会在"叶"节点上首先调用。对我们的目的而言，这两个选项都工作正常，但对于一些高级的处理，我们可能必须考虑，想要哪一种遍历方法。

??? 当我们对当前部件调用这个聚合函数时，对要保存新的状态的值，使用相同的名字。新值隐藏旧值，在这里，这是一项有用的安全措施： 它意味着，在我们已经计算出新的状态以后，不会由于过失而意外使用原来的状态。接下来，我们处理可能包含子部件的部件。对于标题部件，我们以递归方式处理正文。当我们获得有子部件列表的拆分部件时，用列表上通常的聚合函数 List.fold 对它进行聚合。

??? 聚合对于各种东西可能是可用的。下面的代码片断展示了如何使用这个操作，来统计整个文档中的单词数量：

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let totalWords =
? aggregateDocument (fun count part ?>
??? match part with
??? | TextPart(tx) | TitledPart(tx,_) ?>
????? count + tx.Text.Split(' ').Length
??? | _ -> count) 0 doc

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??? 我们使用作为参数值的函数只关心包含文本的部件。我们有两个这样的部件，都包含 TextContent 类型值的文本。F# 的模式匹配，使我们能够只使用有一种模式，处理两种情况。这种语法称为或模式（or-pattern），只能够用在两种模式绑定到值有相同类型的标识符的情况。在我们的例子中，只需要一个 TextContent 类型的标识符（tx）。在模式匹配的正文中，我们把这个文本拆分成使用空格分隔的单词，并加上返回数组的长度作为计数。

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注意?

??? 这里有几个建议，你可以在本书的网站上找到，http://www.functional-programming.net 或 http://www.manning.com/Real-WorldFunctionalProgramming。

??? ■ 可以使用 mapDocument 来把超过500多个字符的文本部件拆分为两列。

??? ■ 可以使用聚合来收集一组用于文档的图像。

??? ■ 可以实现类似筛选的操作，取一个类型为 （DocumentPart -> bool）的函数，并创建文档，只包含该函数返回 true 的部件。使用这个函数，能够从文档中删除所有的图像。

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??? 我们已经看到，第二种表示便于对文档进行各种操作，特别是，如果我们首先实现了有用的高阶函数。现在，我们要回到 C#，将讨论我们刚才看到的适用于C# 编程的思想，以及它们如何与面向对象方法中众所周知的概念相关。