Scala reduce()函数

reduce() 方法是一个高阶函数，它接收一个集合（数组、列表等）中的所有元素，并使用 二进制操作 将它们组合起来，产生一个单一的值。有必要确保操作是互换的和关联的。匿名函数作为参数传递给reduce函数。

语法：

val l = List(2, 5, 3, 6, 4, 7)
// returns the largest number from the collection
l.reduce((x, y) => x max y)

通过 还原法 选择数字进行运算的顺序是随机的。这就是为什么非交换性和非关联性操作不被看好的原因。

例子：

// Scala program to
// print maximum value
// using reduce()
 
// Creating object
object GfG
{
     
// Main method
def main(args:Array[String])
{
    // source collection
    val collection = List(1, 3, 2, 5, 4, 7, 6)
 
    // finding the maximum valued element
    val res = collection.reduce((x, y) => x max y)
 
    println(res)
}
}

输出 :

在上述程序中，减少方法选择随机对，并找出特定对中的最大值。这些值会再次相互比较，直到得到一个单一的最大值元素。在Spark中处理弹性分布式数据集时，我们通常会将reduce()方法和map()方法一起使用。map()方法帮助我们将一个集合转换为另一个集合，而reduce()方法则允许我们执行一些操作。
使用map()和reduce()寻找平均值：
例子：

// Scala program to
// print average
// using map() and reduce()
 
//Creating object
object GfG
{
     
// Main method
def main(args:Array[String])
{
    // source collection
    val collection = List(1, 5, 7, 8)
 
    // converting every element to a pair of the form (x,1)
    // 1 is initial frequency of all elements
    val new_collection = collection.map(x => (x,1))
 
    /*
    List((1, 1), (5, 1), (7, 1), (8, 1))
    */
 
    // adding elements at corresponding positions
    val res = new_collection.reduce( (a,b) => ( a._1 + b._1,
                                            a._2 + b._2 ) )
    /*
    (21, 4)
    */
 
    println(res)
    println("Average="+ res._1/res._2.toFloat)
}
}

输出 :