1.map和flatMap都是接受一个函数作为参数(Func1) 2.map函数只有一个参数,参数一般是Func1,Func1的<I,O>I,O模版分别为输入和输出值的类型,实现Func1的call方法对I类型进行处理后返回O类型数据 3.flatMap函数也只有一个参数,也是Func1,Func1的<I,O>I,O模版分别为输入和输出值的类型,实现Func1的call方法对I类型进行处理后返回O类型数据,不过这里O为Observable类型 map实例 这里map里面直接对参数处

前两篇Android RxJava的使用(一)基本用法.Android RxJava的使用(二)Action介绍了RxJava的基本用法,对Rxjava还不了解的请先看以上两篇.这篇为大家讲解RxJava中map和flatMap的使用. 参考:给 Android 开发者的 RxJava 详解(本文部分内容引用自该博客) 回顾 前两篇为大家介绍了使用RxJava打印多个字符串的方法 Observable.just("Hellow", "Wrold").subscrib

[C++中级进阶]001_C++0x里的完美转发到底是神马? 转载至:http://www.cnblogs.com/alephsoul-alephsoul/archive/2013/01/10/2853900.html   问题描述 C++无疑是十分强大的,但是你可知道,在C++0x标准出现之前,在C++界里有一个十分棘手而未能解决的问题——参数转发.问题的描述如下: 对于一个给定的函数E(a1, a2, ..., an),它有参数a1, a2, ..., an,你不可能写出一个函数F(a1,

List类的高阶方法          val fmap = List( 1,2 ,3). map { _ + 1 } //List(2, 3, 4)    val fruit_rev2 = fruit .map( _.toList. reverse.mkString )//List(elppa, egnaro, sraep)       map与flatMap的区别   val maptest = fruit .map (_. toList)     println(maptest)//Lis

map,flatMap,zip和reduce函数可以让我们更容易处理列表函数. 1 map函数map将一个函数应用于列表的每一个元素并且将其作为一个新的列表返回.我们可以这样对列表的元素进行平方: scala> list1 res3: List[Int] = List(0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10) scala> list1.map(x=>x*x) res4: List[Int] = List(0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 6

What's the difference between map and flatmap? First, let's show what map is. To show that, I need a source stream, so I'm going to make an interval. It takes a tenth of a second, and I'm only going to take 10 values, and subscribe to it. var source

转自https://blog.csdn.net/wynjauu/article/details/78741093 假如我们有这样一个需求给定单词列表["Hello","World"],你想要返回列表["H","e","l", "o","W","r","d"], 对于这样的需求,我们可能想到的第一个版本可能是这样子的: words

转自:map和flatmap的区别 对于stream,   两者的输入都是stream的每一个元素,map的输出对应一个元素,必然是一个元素(null也是要返回),flatmap是0或者多个元素(为null的时候其实就是0个元素). flatmap的意义在于,一般的java方法都是返回一个结果,但是对于结果数量不确定的时候,用map这种java方法的方式,是不太灵活的,所以引入了flatmap. 对于Optional的map和flatmap: map是把结果自动封装成一个Optional,但是f

作为spark初学者对,一直对map与flatMap两个函数比较难以理解,这几天看了和写了不少例子,终于把它们搞清楚了 两者的区别主要在于action后得到的值 例子: import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} object MapAndFlatMap { def main(args: Array[String]): Unit = { val sc = new SparkContext(new SparkConf().setAppName

map将函数作用到数据集的每一个元素上,生成一个新的分布式的数据集(RDD)返回 map函数的源码: def map(self, f, preservesPartitioning=False): """ Return a new RDD by applying a function to each element of this RDD. >>> rdd = sc.parallelize(["b", "a", &quo

今天我们来学习一下如何使用for表达式实现map.flatMap以及filter 首先,我们来看下map.map的功能是,传入一个list,通过一个函数f,将list中的元素A变成元素B的过程.最后得到由B形成的列表.这个过程如果由for循环实现的话,如下操作: for(element <- list) yield f(element) 接下来我们看下flatMap.flatMap的功能是,传入一个list,通过一个函数f,将list中的每个元素转换成一个列表,最后返回由这些列表中的所有元素构成

之前对这两个概念有点糊,今天正好遇到一个相关需求,才深入了解了下. 需求如下: 大概就是对一个数组的model,重构成一个新model,返回得到一个新数组 用map很容易实现,不过后来我需要对其中进行一些过滤处理,这样,用map就不行了,幸好,flatMap可以满足我的需要. 其中原因归纳如下: map是对原对象所有元素进行一对一转换处理,中间不会跳过或遗漏,包括nil元素 flatMap更灵活,可变换维度,也能够自动解包,所以当我们对不符合元素,返回nil,最终的结果是过滤掉nil的,从而能够

在函数式语言中,函数作为一等公民,可以在任何地方定义,在函数内或函数外,可以作为函数的参数和返回值,可以对函数进行组合.由于命令式编程语言也可以通过类似函数指针的方式来实现高阶函数,函数式的最主要的好处主要是不可变性带来的.没有可变的状态,函数就是引用透明(Referential transparency)的和没有副作用(No Side Effect). 任何一种函数式语言中,都有map函数与faltMap这两个函数,比如Python虽然不是纯函数式语言,也有这两个函数.再比如在jdk1.8之后

定义不带参数也不带返回值的函数(def :定义函数的关键字  printz:方法名称) scala> def printz = print("scala hello")   定义带参数也带返回值的函数(这种函数在定义时也可以不带返回值的类型,scala会自动推算出.建议还是带上) scala> def minNum(x:Int,y:Int):Int = if(x>y) x else y //:Int 是该函数的返回值类型 minNum: (x: Int, y: Int

map和flatmap的区别 map只是一维 1对1 的映射 而flatmap可以将一个2维的集合映射成一个一维,相当于他映射的深度比map深了一层 , 所以名称上就把map加了个flat 叫flatmap flatMap的用法和含义住要通过一个案例来讲解, 案例:对给定单词列表 ["Hello","World"],你想返回列表["H","e","l","o","W"

前言 Swift 其实比 Objective-C 复杂很多,相对于出生于上世纪 80 年代的 Objective-C 来说,Swift 融入了大量新特性.这也使得我们学习掌握这门语言变得相对来说更加困难.不过一切都是值得的,Swift 相比 Objective-C,写出来的程序更安全.更简洁,最终能够提高我们的工作效率和质量. Swift 相关的学习资料已经很多,我想从另外一个角度来介绍它的一些特性,我把这个角度叫做「烧脑体操」.什么意思呢?就是我们专门挑一些比较费脑子的语言细节来学习.通过「烧

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

Optional的map和flatMap Optional存在map和flatMap方法.map源码如下 public<U> Optional<U> map(Function<? super T, ? extends U> mapper) { Objects.requireNonNull(mapper); if (!isPresent()) return empty(); else { return Optional.ofNullable(mapper.apply(va

一.Stream之filter.distinct.skip: package com.cy.java8; import java.util.Arrays; import java.util.List; import java.util.stream.Collectors; public class StreamFilter { public static void main(String[] args) { List<Integer> list = Arrays.asList(1, 2, 3,

spark的RDD操作 在上一节Spark经典的单词统计中,了解了几个RDD操作,包括flatMap,map,reduceByKey,以及后面简化的方案,countByValue.那么这一节将介绍更多常用的RDD操作,并且为每一种RDD我们分解来看其运作的情况. spark的flatMap flatMap,有着一对多的表现,输入一输出多.并且会将每一个输入对应的多个输出整合成一个大的集合,当然不用担心这个集合会超出内存的范围,因为spark会自觉地将过多的内容溢写到磁盘.当然如果对运行的机器的内