转载自:https://segmentfault.com/a/1190000004050907 Map map函数能够被数组调用,它接受一个闭包作为参数,作用于数组中的每个元素.闭包返回一个变换后的元素,接着将所有这些变换后的元素组成一个新的数组. 这听起来有些复杂,但它是相当简单的.想象你拥有一个string类型的数组: let testArray = ["test1","test1234","","test56"] map…

Markdown版本笔记 我的GitHub首页 我的博客 我的微信 我的邮箱 MyAndroidBlogs baiqiantao baiqiantao bqt20094 baiqiantao@sina.com RxJava[变换]操作符 map flatMap concatMap buffer MD demo地址 参考 目录 目录变换操作符map castflatMap concatMap switchMap flatMapIterable使用 flatMap 化解循环嵌套concatMapsw…

map/flatMap/filter/mapPartitions/mapPartitionsWithIndex/sample:…

我之前一直以为我是懂 map 和 flatMap 的.但是直到我看到别人说:「一个实现了 flatMap 方法的类型其实就是 monad.」我又发现这个熟悉的东西变得陌生起来,本节烧脑体操打算更细致一些介绍 map 和 flatMap,为了下一节介绍 monad 做铺垫. 准备运动:基础知识 数组中的 map 和 flatMap 数组中的 map 对数组元素进行某种规则的转换,例如: let arr = [1, 2, 4] // arr = [1, 2, 4] let brr = arr.map…

1.buffer的基本使用 let publishSubject = PublishSubject<String>() //buffer 方法作用是缓冲组合,第一个参数是缓冲时间,第二个参数是缓冲个数,第三个参数是线程. //该方法简单来说就是缓存 Observable 中发出的新元素,当元素达到某个数量,或者经过了特定的时间,它就会将这个元素集合发送出来. publishSubject.buffer(timeSpan: 1, count: 3, scheduler: MainSchedule…

转载:https://useyourloaf.com/blog/swift-guide-to-map-filter-reduce/ Using map, filter or reduce to operate on Swift collection types such as Array or Dictionary is something that can take getting used to. Unless you have experience with functional lang…

使用filter 根据 条件筛选 出结果:例如 找出 user 中 age >=15 的用户 package lambda.stream; /** * @author 作者:cb * @version 创建时间:2019年1月4日 下午2:35:05 */ import java.util.Arrays; import java.util.List; import java.util.stream.Collectors; import java.util.stream.Stream; publi…

map: 对于Stream中包含的元素使用给定的转换函数进行转换操作,新生成的Stream只包含转换生成的元素.这个方法有三个对于原始类型的变种方法,分别是:mapToInt,mapToLong和mapToDouble.这三个方法也比较好理解,比如mapToInt就是把原始Stream转换成一个新的Stream,这个新生成的Stream中的元素都是int类型.之所以会有这样三个变种方法,可以免除自动装箱/拆箱的额外消耗: map方法示意图: flatMap:和map类似,不同的是其每个元素转换得…

SparkContext 通常作为入口函数,可以创建并返回一个RDD. 如把Spark集群当作服务端那Spark Driver就是客户端,SparkContext则是客户端的核心: 如注释所说 SparkContext用于连接Spark集群.创建RDD.累加器(accumlator).广播变量(broadcast variables) map操作: 会对每一条输入进行指定的操作,然后为每一条输入返回一个对象: flatMap操作: “先映射后扁平化” 操作1:同map函数一样:对每一条输入进行指…

map和flatMap是函数式编程中常见的概念,python等语言中都有.借助于 map和flapMap 函数可以非常轻易地将数组转换成另外一个新数组. map函数可以被数组调用,它接受一个闭包作为參数,作用于数组中的每一个元素.闭包返回一个变换后的元素.接着将全部这些变换后的元素组成一个新的数组. 简单的说. map就是映射函数,把一个集合映射成还有一个集合. Swift的flatMap不easy理解,flatMap非常像map函数,可是它摒弃了那些值为nil的元素. flatMap是在处理一…

原创: 转载请注明出处 闭包是自包含的函数代码块,可以在代码中被传递和使用 闭包可以捕获和存储其所在上下文中任意常量和变量的引用.这就是所谓的闭合并包裹着这些常量和变量,俗称闭包.Swift 会为您管理在捕获过程中涉及到的所有内存操作. 闭包表达式是一种利用简洁语法构建内联闭包的方式 sort 方法(The Sort Method) Swift 标准库提供了名为sort的方法,会根据您提供的用于排序的闭包函数将已知类型数组中的值进行排序.一旦排序完成,sort(_:)方法会返回一个与原数组大小相…

虽然明白泛函编程风格中最重要的就是对一个管子里的元素进行操作.这个管子就是这么一个东西:F[A],我们说F是一个针对元素A的高阶类型,其实F就是一个装载A类型元素的管子,A类型是相对低阶,或者说是基础的类型.泛函编程风格就是在F内部用对付A类的函数对里面的元素进行操作.但在之前现实编程中确总是没能真正体会这种编程模式畅顺的用法:到底应该在哪里用?怎么用?可能内心里还是没能摆脱OOP的思维方式吧.在前面Stream设计章节里,我们采用了封装形式的数据结构设计,把数据结构uncons放进了特质申明里…

let disposeBg = DisposeBag() //直接在创建 //在 subscribe 方法中创建 let ofObserval = Observable.of("a","b","c") ofObserval.subscribe(onNext: { (element) in print(element) }, onError: { (error) in print(error.localizedDescription) }, onC…

编程是一种创造性的工作,是一门艺术.精通任何一门艺术,都需要很多的练习和领悟,所以这里提出的“智慧”,并不是号称一天瘦十斤的减肥药,它并不能代替你自己的勤奋.然而由于软件行业喜欢标新立异,把简单的事情搞复杂,我希望能给迷惑中的人们指出一些方向,让他们少走弯路,做到一分耕耘一分收获. 反复推敲代码 既然“天才是百分之一的灵感,百分之九十九的汗水”,那我先来谈谈这汗水的部分吧.有人问我,提高编程水平最有效的办法是什么?我想了很久,终于发现最有效的办法,其实是反反复复地修改和推敲代码. 有些人喜欢炫耀…

Qiita にあげていた記事ですが.ここにもバックアップをとっておきます この記事は.2017/09/15〜17 に早稲田大学 理工学部 西早稲田キャンパスで開催される iOSDC Japan 2017 で行われるセッション「RxSwiftのObservableとは何か」の発表原稿.およびその補足資料です. スライドはこちらです ➡︎ https://www.slideshare.net/gomi_ningen/rxswiftobservable-iosdc-japan-2017 あわせて読みた…

  本文首发于 Ficow Shen's Blog,原文地址: Combine 框架,从0到1 -- 1.核心概念.     内容概览 前言 核心概念 RxSwift Combine 总结 参考内容   前言   未来已来,只是尚未流行! 响应式编程 这个名词已经久负盛名,但是在实际项目中采用了响应式编程的公司其实不多.如果您有 iOS 开发经历,那么您多半听说过 RxSwift,而 Rx 源自微软.提到Rx,往往也会提到源自微软的 MVVM模式.不过,本文不会讲解 MVVM. 由于 Combi…

本文首发于 Ficow Shen's Blog,原文地址: Combine 框架,从0到1 -- 5.Combine 常用操作符. 内容概览 前言 print breakpoint handleEvents map flatMap eraseToAnyPublisher merge combineLatest zip setFailureType switchToLatest 总结 前言 正所谓,工欲善其事,必先利其器.在开始使用 Combine 进行响应式编程之前,建议您先了解 Combine…

Scala's object-oriented collections support mutable and immutable type hierarchies. Also support functional higher-order operations such as map, filter, and reduce that let you use expression-oriented programming in collections. Higher-order operatio…

Spark相比于Mapreduce的一大优势就是提供了很多的方法,可以直接使用:另一个优势就是执行速度快,这要得益于DAG的调度,想要理解这个调度规则,还要理解函数之间的依赖关系. 本篇就着重描述下Spark提供的Transformations方法. 依赖关系 宽依赖和窄依赖 窄依赖(narrow dependencies) 窄依赖是指父RDD仅仅被一个子RDD所使用,子RDD的每个分区依赖于常数个父分区(O(1),与数据规模无关). 输入输出一对一的算子,且结果RDD的分区结构不变.主要是ma…

from: Working with Scala's XML Support 虽然这个guy炒鸡罗嗦,但是还是讲到我要的那句话:  Because Scala doesn't support XML patterns with attributes. scala的模式匹配模式根本就不支持 属性 还是老老实实用XPath吧 XML is probably one of Scala's most controversial language features (right behind unrest…

标签(空格分隔): Spark 作业提交 先回顾一下WordCount的过程: sc.textFile("README.rd").flatMap(line => line.split(" ")).map(word => (word, 1)).reduceByKey(_+_) 步骤一:val rawFile = sc.textFile("README.rd") texyFile先生成HadoopRDD --> MappedRDD:…

介绍monads有点像互联网时代的家庭手工业.我想 “为什么要反对传统?”,但这篇文章将以Scala对待monads的方式来描述. 有个古老的寓言,讲述了几个瞎子第一次摸到大象.一个抱着大象的腿说:“它是一棵树”:另一个摸着大象的鼻子则说:“它是一条大蛇”:第三个则说:“它是一把扇子”... 从这个寓言我们可以得到个结论:古人相信视觉障碍者喜欢调戏大型哺乳动物(此句英文原意可能带有其它含义).幸运的是我们生活在一个更开明的时代.我们也应该了解自己的局限,防止它阻碍我们把握事物的全貌,在某些方面,…

目录[-] 1.   Scala有多cool 1.1.     速度! 1.2.     易用的数据结构 1.3.     OOP+FP 1.4.     动态+静态 1.5.     DSL 1.6.     够复杂 1.7.     够有趣 1.8.     开发社区 2.   lang 2.1.     和Java的异同 2.1.1.  语法 2.1.2.  库 2.2.     变量 2.2.1.  保留字 2.2.2.  变量标识 2.2.3.  变量定义 2.2.3.1     va…

[注]该系列文章以及使用到安装包/测试数据 可以在<倾情大奉送--Spark入门实战系列>获取 .SparkSQL的发展历程 1.1 Hive and Shark SparkSQL的前身是Shark,给熟悉RDBMS但又不理解MapReduce的技术人员提供快速上手的工具,Hive应运而生,它是当时唯一运行在Hadoop上的SQL-on-Hadoop工具.但是MapReduce计算过程中大量的中间磁盘落地过程消耗了大量的I/O,降低的运行效率,为了提高SQL-on-Hadoop的效率,大量的S…

现在很多Android App的开发开始使用Rxjava,但是Rxjava以学习曲线陡峭著称,入门有些困难.经过一段时间的学习和使用,这里来介绍一下我对Rxjava的理解. 说到Rxjava首先需要了解的两个东西,一个是Observable(被观察者,事件源)和 Subscriber(观察者,是 Observer的子类).Observable发出一系列事件,Subscriber处理这些事件.首先来看一个基本的例子,我们如何创建并使用Observable. Observable.create(ne…

scalaz-stream是一个泛函数据流配件库(functional stream combinator library),特别适用于函数式编程.scalar-stream是由一个以上各种状态的Process串联组成.stream代表一连串的元素,可能是自动产生或者由外部的源头输入,如:一连串鼠标位置:文件中的文字行:数据库记录:又或者一连串的HTTP请求等.Process就是stream转换器(transducer),它可以把一种stream转换成另一种stream.Process的类型款式…

我们经常提到函数式编程就是F[T].这个F可以被视为一种运算模式.我们是在F运算模式的壳子内对T进行计算.理论上来讲,函数式程序的运行状态也应该是在这个运算模式壳子内的,也是在F[]内更新的.那么我们就应该像函数式运算T值一样,也有一套函数式更新程序状态的方法.之前我们介绍了Writer Monad.Writer也是在F[]内维护Log的,可以说是一种状态维护方式.但Writer的Log是一种Monoid类型,只支持Semigroup的a|+|b操作,所以只能实现一种两段Log相加累积这种效果.…

在上两篇讨论中我们介绍了IO Process:Process[I,O],它的工作原理.函数组合等.很容易想象,一个完整的IO程序是由 数据源+处理过程+数据终点: Source->Process->Sink所组成的.我们发现:Process[I,O]本身是无法兼顾Source和Sink的功能.而独立附加的Source和Sink又无法有效地与Process[I,O]进行函数组合(functional composition). 实际上Process[I,O]是一种固定单一输入类型(single…

IO处理可以说是计算机技术的核心.不是吗?使用计算机的目的就是希望它对输入数据进行运算后向我们输出计算结果.所谓Stream IO简单来说就是对一串按序相同类型的输入数据进行处理后输出计算结果.输入数据源可能是一串键盘字符.鼠标位置坐标.文件字符行.数据库纪录等.如何实现泛函模式的Stream IO处理则是泛函编程不可或缺的技术. 首先,我们先看一段较熟悉的IO程序: import java.io._ def linesGt4k(fileName: String): IO[Boolean] =…

在上节我们介绍了Free Monad的基本情况.可以说Free Monad又是一个以数据结构替换程序堆栈的实例.实际上Free Monad的功能绝对不止如此,以heap换stack必须成为Free Monad的运算模式,这样我们才可以放心的使用Free Monad所产生的Monadic编程语言了.前面我们介绍了Trampoline的运算模式可以有效解决堆栈溢出问题,而上节的Free Monad介绍里还没有把Free Monad与Trampoline运算模式挂上钩.我们先考虑一下如何在Free M…