Scala Function.tupled vs f.tupled

发布时间：2020-12-16 18:34:08 所属栏目：安全来源：网络整理

导读：我有以下 Scala代码： def f(x: Int,y: Int): Option[String] = x*y match { case 0 = None case n = Some(n.toString)}val data = List((0,1),(1,0),(2,3),(4,-1))data flatMap {case (x,y) = f(x,y)} 但是,最后一行太冗长,所以我尝试了所有这些并且没有一

我有以下 Scala代码：

def f(x: Int,y: Int): Option[String] = x*y match {
    case 0 => None
    case n => Some(n.toString)
}

val data = List((0,1),(1,0),(2,3),(4,-1))

data flatMap {case (x,y) => f(x,y)}

但是,最后一行太冗长,所以我尝试了所有这些并且没有一个编译.

数据flatMap f

数据flatMap f.tupled

data flatMap Function.tupled(f)

data flatMap {f _}

data flatMap(f _).tupled

数据flatMap f(_)

我究竟做错了什么？唯一有效的是：

(数据图Function.tupled(f)).展平

我认为flatten后面的贴图总是可以用flatMap替换,但是虽然上面的行编译,但这不是：

data flatMap Function.tupled(f)

解决方法

返回选项时只能使用flatMap,因为隐式option2Iterable存在从Option到Iterable的隐式转换. List [(Int,Int)]上的flatMap方法需要一个从(Int,Int)到GenTraversableOnce [Int]的函数.编译器在此处将隐式转换识别为可行选项时遇到问题.您可以通过显式指定通用参数来帮助编译器：

import Function._
data.flatMap[String,Iterable[String]](tupled(f))
//Or
data flatMap tupled[Int,Int,Iterable[String]](f)

其他相同构思的表达式也可能允许编译器选择正确的类型和含义,即使没有明确的泛型：

data flatMap (tupled(f _)(_))
data.flatMap (f.tupled(f _)(_))

最后,您可能还想在这里与unlift一起使用collect,这也是表达这种逻辑的好方法：

data collect unlift((f _).tupled)
data collect unlift(tupled(f))

Function.unlift接受一个方法,该方法返回一个Option并将其转换为PartialFunction,该方法与原始函数返回None的位置不匹配. collect采用部分函数,??并且如果在每个元素处定义了部分函数的值,则收集它们的值.

（编辑：李大同）

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