在Scala中一也，當(dāng)我需要對集合的元素進行轉(zhuǎn)換時绿映，自然而然會使用到map方法。而當(dāng)我們在對tuple類型的集合或者針對Map進行map操作時，通常更傾向于在map方法中使用case語句畔乙，這比直接使用_1與_2更加可讀。例如：

val languageToCount = Map("Scala" -> 10, "Java" -> 20, "Ruby" -> 5)
languageToCount map { case (_, count) => count + 1 }

然而對于上述場景翩概，其實我們也可以使用collect方法：

languageToCount collect { case (_, count) => count + 1 }

效果完全相同牲距。

我很少在項目中調(diào)用collect方法，且這個方法命名的意圖也不是特別明顯钥庇，至少在函數(shù)式編程的語境下牍鞠，map似乎更為通用。今天在閱讀Neal Ford的Functional Thinking時评姨，看到書中給出的這樣一個案例：

List(1, 3, 5, "seven") map { case i: Int => i + 1 } //won't work
//scala.MatchError: seven (of class java.lang.String)
List(1, 3, 5, "seven") collect { case i: Int => i + 1 } //it works

為什么同樣的case語句难述，放在collect中是正確的，放在map中就會拋出MatchError錯誤呢吐句？我這才想到去查閱Scala的API文檔胁后，發(fā)現(xiàn)這個兩個函數(shù)的定義存在本質(zhì)上的區(qū)別：

def map[B](f: (A) ? B): List[B]

def collect[B](pf: PartialFunction[A, B]): List[B]

兩個方法的定義如出一轍，區(qū)別就在于前者接收的是一個函數(shù)類型的參數(shù)嗦枢，而后者接收的是一個偏函數(shù)（partial function）類型的參數(shù)：

map: Builds a new collection by applying a function to all elements of this list.

colect: Builds a new collection by applying a partial function to all elements of this list on which the function is defined.

case語句其實是偏函數(shù)定義的語法糖攀芯，當(dāng)我們編寫一個case語句時，其實等同于創(chuàng)建了一個具有apply與isDefineAt方法的偏函數(shù)對象文虏。由于偏函數(shù)實質(zhì)是函數(shù)的一種實例侣诺，因此可以將case語句傳遞給map方法，但它此時扮演的是一個普通的匿名函數(shù)氧秘，而非偏函數(shù)年鸳。因此，map方法在調(diào)用該函數(shù)對象的apply方法之前丸相，并沒有調(diào)用isDefineAt方法判斷參數(shù)值是否定義搔确。

我們可以對比map方法和collect方法的實現(xiàn)：

def map[B, That](f: A => B)(implicit bf: CanBuildFrom[Repr, B, That]): That = {
  def builder = {
      val b = bf(repr)
      b.sizeHint(this)
      b
  }
  val b = builder  
  for (x <- this) b += f(x)  
  b.result
}

def collect[B, That](pf: PartialFunction[A, B])(implicit bf: CanBuildFrom[Repr, B, That]): That = {
   val b = bf(repr)
   for (x <- this) if (pf.isDefinedAt(x)) b += pf(x)  
   b.result
}

在調(diào)用map方法時，一旦遍歷到值"seven"，并調(diào)用f(x)妥箕，因為類型不符合模式匹配中的Int類型滥酥，導(dǎo)致拋出MatchError錯誤。而collect方法在調(diào)用pf(x)之前畦幢，調(diào)用了pf的isDefinedAt(x)作了一次過濾坎吻。

如果在前面的map例子中再增加一個case子句，對String類型的值進行處理宇葱，則case語句就從偏函數(shù)變成了滿足所有條件的“全”函數(shù)：

List(1, 3, 5, "seven") map {
  case i: Int => i + 1
  case s: String => s.length
} 

得到的結(jié)果為：

List[Int] = List(2, 4, 6, 5)

由于collect方法接收的是一個偏函數(shù)類型瘦真，所以它并不能接收一個lambda表達式：

List(1, 3, 5, "seven").collect(i => i + 1)

會拋出：

error: missing parameter type

補充：

我們在使用collect時，可以利用偏函數(shù)的原理黍瞧，同時實現(xiàn)filter與map的特性诸尽。例如：

List(1, 2, 3, 4, 5, 6) collect { case i if i % 2 == 0 => i * i }

這段代碼相當(dāng)于：

List(1, 2, 3, 4, 5, 6).filter(i => i % 2 == 0).map(i => i * i)