Scala聚合函数的示例

val list = Seq(("one","i"),("two","2"),"ii"),("one","1"),("four","iv"))

Seq(("one" -> Seq("i","1")),("two" -> Seq("2","ii")),("four" -> Seq("iv"))

聚合函数不这样做(除了它是一个非常一般的函数，它可以用于这样做)。你想要groupBy。接近至少。当你从一个Seq [(String，String)]开始，并且你通过取得元组中的第一个项(它是(String，String)=> String)分组，它将返回一个Map [String，Seq [ String，String)])。然后，您必须丢弃Seq [String，String]]值中的第一个参数。

所以

list.groupBy(_._1).mapValues(_.map(_._2))

你可以得到一个Map [String，Seq [(String，String)]。如果您想要一个Seq而不是Map，请在结果中调用Sieq。我不认为你有保证的顺序在所得的Seq，虽然

聚合是一个更困难的功能。

考虑第一个reduceLeft和reduceRight。
令A为A的元素的非空序列as = Seq(a1，… an)，并且f：(A，A)=>将A型的两个元素组合成一个方法。我将它注意为二进制运算符@，a1 @ a2而不是f(a1，a2)。 as.reduceLeft(@)将计算(((a1 @ a2)@ a3)… @ an)。 reduceRight将把括号换成另一种方式，(a1 @(a2 @ … @ an))))。如果@恰巧是关联的，那么不关心括号。可以计算它为(a1 @ … @ ap)@(ap 1 @ … @ an)(在2个大括号里面也会有括号，但我们不关心它)。然后可以并行地执行这两个部分，而在reduceLeft或reduceRight中的嵌套括号会强制执行完全顺序计算。但是并行计算只有在已知@是关联的，而reduceLeft方法不能知道。

仍然，可以有方法reduce，其调用者将负责确保操作是关联的。然后reduce将按顺序调用它认为合适的，可能并行执行它们。事实上，有这样的方法。

然而，对于各种减少方法存在限制。 Seq的元素只能被组合成相同类型的结果：@必须是(A，A)=> A.但是可以有更一般的问题，将它们组合成一个B.一个从类型B的类型b的值开始，并结合它与序列的每个元素。操作符@是(B，A)=> B，并且计算(((b a1)@ a2)… @ an)。 foldLeft这样做。 foldRight做同样的事情，但从一开始。在那里，@操作没有机会成为联想。当一个人写b @ a1 @ a2时，它必须意味着(b @ a1)@ a2，因为(a1 @ a2)将是非类型的。所以foldLeft和foldRight必须是顺序的。

然而，假设每个A都可以变成B，让我们用！，a！是B类型。此外，假设存在操作(B，B)=> B，而@ @这样b @ a其实是一个！不是将元素与@组合，可以首先将它们全部转换为B，然后将它们组合。这将是as.map(！)。reduceLeft()。如果是关联的，那么可以使用reduce来完成，而不是顺序：as.map(！)。reduce()。可能有一个假设的方法as.associativeFold(b，！，)。

聚合非常接近。然而，可能存在更有效的方式来实现b @ a比b a！例如，如果类型B是List [A]，并且b @ a是a :: b，则a！将是a :: Nil，b1 b2将是b2 ::: b1。 a :: b比(a :: Nil)::: b更好。为了从结合中受益，但仍然使用@，首先拆分b a1！ … an !,into(b a1！ap！)(ap 1！.. an！)，然后回到使用@ with(b @ a1 @ an)(ap 1！@ @ an)。还需要一个！在ap 1，因为必须从一些b开始。而且还是必要的，出现在parantheses之间。要做到这一点，as.associativeFold(!,)可以更改为as.optimizedAssociativeFold(b，！，@，)。

回到 。是关联的，或者等价地，(B，)是半群。在实践中，在编程中使用的大多数半群也是单调的，即它们在B中包含中性元素z(对于零)，使得对于每个b，z b = b z = b。在这种情况下，！有意义的操作可能是一个！ = z @ a。此外，由于z是中性元素b @ a1 .. @ an =(b z)@ a1 @ an，其为b(z a1 @ an)。总是可以用z开始聚合。如果b是想要的，你会在结束时做出结果。有了所有这些假设，我们可以做as.aggregate(z，@，)。这是聚合做的。 @是seqop参数(以序列z @ a1 @ a2 @ ap应用)，并且是combop(应用于已经部分组合的结果，如在(z a1 @ … @ ap)(z ap 1 @ … @一个))。

总而言之，as.aggregate(z)(seqop，combop)计算与as.foldLeft(z)(seqop)相同的东西，前提是

(B，combop，z)是一个单体
> seqop(b，a)= combop(b，seqop(z，a))

聚合实现可以使用combop的关联性将计算分组，因为它喜欢(不交换元素，但不能是交换，:::不是)。它可以并行运行它们。

最后，使用聚合方法解决初始问题作为练习留给读者。提示：使用foldLeft实现，然后找到满足上述条件的z和combo。