Chapter 23《For Expressions Revisited》

for表達(dá)式

  • for表達(dá)式一般是for ( seq ) yield exprseq是一個(gè)序列倔幼,包含有生成器、定義和過濾器诫隅,它們用分號(hào)隔開。
    for {
    p <- persons  // a generator
    n = p.name    // a definition
    if (n startsWith "To")  // a filter
    } yield n
    
    生成器的格式如下帐偎,pat <- expr逐纬,expr通常返回一個(gè)列表。如果匹配成功肮街,模式中的變量就會(huì)成功綁定风题,如果匹配不成功,當(dāng)前元素僅僅就是被丟掉了嫉父,并不會(huì)有MatchError拋出沛硅。
    定義的格式如下:pat = expr
    過濾器的格式:if expr,過濾器會(huì)將迭代中所有讓exprfalse的元素丟棄绕辖。for中可以含有多個(gè)生成器摇肌,如果一個(gè)for表達(dá)式中有多個(gè)生成器,則出現(xiàn)在后面的生成器是嵌套在前面的生成器中仪际,后面的生成器出現(xiàn)的更頻繁围小。
    for表示法本質(zhì)上跟數(shù)據(jù)庫(kù)查詢語言的通用操作是等效的。

用for推導(dǎo)式進(jìn)行翻譯

  • 每個(gè)for表達(dá)式都可以使用map,flatMapwithFilter來表示树碱。
    for (x <- expr_1) yield expr_2                  expr_1.map(x => expr_2)
    for (x <- expr_1 if expr_2) yield expr_3        expr_1 withFilter (x => expr2) map (x => expr3)
    for (x <- expr_1; y <- expr_2) yield expr_3     expr_1.flatMap(x => (y.map(y => expr3))
    
    在有多個(gè)生成器模式的for語句中肯适,yield的表達(dá)式expr_3是用于最后一個(gè)生成器的map函數(shù)。剩下的生成器都是flatMap成榜。
    for (x <- expr_1; y = expr_2; seq) yield expr_3          
    for ((x, y) <- for (x <- expr_1) yield (x,  expr_2); seq) yield expr_3
    
    for中的定義y = expr_2會(huì)在每一次迭代x的時(shí)候進(jìn)行計(jì)算框舔,如果是和x無關(guān)的變量,計(jì)算時(shí)很耗費(fèi)赎婚,最好把和x無關(guān)的操作放在for表達(dá)式的外面刘绣。如果是沒有yield表達(dá)式,會(huì)直接翻譯成foreach挣输。
    for (x <- expr_1) body     expr_1 foreach (x => body)
    
    每個(gè)map纬凤,faltMapwithFilter的應(yīng)用都可以使用for表達(dá)式進(jìn)行表達(dá)。
  • 由于for表達(dá)式的翻譯僅僅依賴map撩嚼、faltMap停士、withFilterforeach,則定義了這些方法的結(jié)構(gòu)也可以生成各種各樣的for表達(dá)式完丽。
  • 如果withFilter每次都產(chǎn)出一個(gè)序列的話向瓷,對(duì)于序列很大的情況下消耗時(shí)間很大,一般的做法返回一個(gè)"記住"元素需要被過濾的包裝對(duì)象舰涌,然后再繼續(xù)處理。
?著作權(quán)歸作者所有,轉(zhuǎn)載或內(nèi)容合作請(qǐng)聯(lián)系作者
  • 序言:七十年代末你稚,一起剝皮案震驚了整個(gè)濱河市瓷耙,隨后出現(xiàn)的幾起案子朱躺,更是在濱河造成了極大的恐慌,老刑警劉巖搁痛,帶你破解...
    沈念sama閱讀 217,509評(píng)論 6 504
  • 序言:濱河連續(xù)發(fā)生了三起死亡事件长搀,死亡現(xiàn)場(chǎng)離奇詭異,居然都是意外死亡鸡典,警方通過查閱死者的電腦和手機(jī)源请,發(fā)現(xiàn)死者居然都...
    沈念sama閱讀 92,806評(píng)論 3 394
  • 文/潘曉璐 我一進(jìn)店門,熙熙樓的掌柜王于貴愁眉苦臉地迎上來彻况,“玉大人谁尸,你說我怎么就攤上這事∨Ω剩” “怎么了良蛮?”我有些...
    開封第一講書人閱讀 163,875評(píng)論 0 354
  • 文/不壞的土叔 我叫張陵,是天一觀的道長(zhǎng)悍赢。 經(jīng)常有香客問我决瞳,道長(zhǎng),這世上最難降的妖魔是什么左权? 我笑而不...
    開封第一講書人閱讀 58,441評(píng)論 1 293
  • 正文 為了忘掉前任皮胡,我火速辦了婚禮,結(jié)果婚禮上赏迟,老公的妹妹穿的比我還像新娘屡贺。我一直安慰自己,他們只是感情好瀑梗,可當(dāng)我...
    茶點(diǎn)故事閱讀 67,488評(píng)論 6 392
  • 文/花漫 我一把揭開白布烹笔。 她就那樣靜靜地躺著,像睡著了一般抛丽。 火紅的嫁衣襯著肌膚如雪谤职。 梳的紋絲不亂的頭發(fā)上,一...
    開封第一講書人閱讀 51,365評(píng)論 1 302
  • 那天亿鲜,我揣著相機(jī)與錄音允蜈,去河邊找鬼。 笑死蒿柳,一個(gè)胖子當(dāng)著我的面吹牛饶套,可吹牛的內(nèi)容都是我干的。 我是一名探鬼主播垒探,決...
    沈念sama閱讀 40,190評(píng)論 3 418
  • 文/蒼蘭香墨 我猛地睜開眼妓蛮,長(zhǎng)吁一口氣:“原來是場(chǎng)噩夢(mèng)啊……” “哼!你這毒婦竟也來了圾叼?” 一聲冷哼從身側(cè)響起蛤克,我...
    開封第一講書人閱讀 39,062評(píng)論 0 276
  • 序言:老撾萬榮一對(duì)情侶失蹤捺癞,失蹤者是張志新(化名)和其女友劉穎,沒想到半個(gè)月后构挤,有當(dāng)?shù)厝嗽跇淞掷锇l(fā)現(xiàn)了一具尸體髓介,經(jīng)...
    沈念sama閱讀 45,500評(píng)論 1 314
  • 正文 獨(dú)居荒郊野嶺守林人離奇死亡,尸身上長(zhǎng)有42處帶血的膿包…… 初始之章·張勛 以下內(nèi)容為張勛視角 年9月15日...
    茶點(diǎn)故事閱讀 37,706評(píng)論 3 335
  • 正文 我和宋清朗相戀三年筋现,在試婚紗的時(shí)候發(fā)現(xiàn)自己被綠了唐础。 大學(xué)時(shí)的朋友給我發(fā)了我未婚夫和他白月光在一起吃飯的照片。...
    茶點(diǎn)故事閱讀 39,834評(píng)論 1 347
  • 序言:一個(gè)原本活蹦亂跳的男人離奇死亡矾飞,死狀恐怖一膨,靈堂內(nèi)的尸體忽然破棺而出,到底是詐尸還是另有隱情凰慈,我是刑警寧澤汞幢,帶...
    沈念sama閱讀 35,559評(píng)論 5 345
  • 正文 年R本政府宣布,位于F島的核電站微谓,受9級(jí)特大地震影響森篷,放射性物質(zhì)發(fā)生泄漏。R本人自食惡果不足惜豺型,卻給世界環(huán)境...
    茶點(diǎn)故事閱讀 41,167評(píng)論 3 328
  • 文/蒙蒙 一仲智、第九天 我趴在偏房一處隱蔽的房頂上張望。 院中可真熱鬧姻氨,春花似錦钓辆、人聲如沸。這莊子的主人今日做“春日...
    開封第一講書人閱讀 31,779評(píng)論 0 22
  • 文/蒼蘭香墨 我抬頭看了看天上的太陽。三九已至娶眷,卻和暖如春似嗤,著一層夾襖步出監(jiān)牢的瞬間,已是汗流浹背届宠。 一陣腳步聲響...
    開封第一講書人閱讀 32,912評(píng)論 1 269
  • 我被黑心中介騙來泰國(guó)打工烁落, 沒想到剛下飛機(jī)就差點(diǎn)兒被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留,地道東北人豌注。 一個(gè)月前我還...
    沈念sama閱讀 47,958評(píng)論 2 370
  • 正文 我出身青樓伤塌,卻偏偏與公主長(zhǎng)得像,于是被迫代替她去往敵國(guó)和親轧铁。 傳聞我的和親對(duì)象是個(gè)殘疾皇子每聪,可洞房花燭夜當(dāng)晚...
    茶點(diǎn)故事閱讀 44,779評(píng)論 2 354

推薦閱讀更多精彩內(nèi)容