水善利万物而不争,处众人之所恶,故几于道💦
以List集合为例,进行reduceRight()的计算过程分析,总体分为两部分,一部分是看最顶层特质的那个通用的reduceRight方法,另一部分是讲直接混入的特质的那个重写的reduceRight方法,两种方式最终结果一致。
例如:
val list2: List[Int] = List(3, 4, 5, 8, 10)
println(list2.reduceRight(_ - _)) // 6
上面的这两行代码输出的结果是6
接下来我们从源码的角度刨析一下这个结果是怎么算出来的
- 首先我们点进list的
reduce
里面,查看他的源代码
- 点进去后在这个特质里面找到
reduceRight
方法
这个方法它首先是判断了一下方法调用这也就是哪个集合是否为空,如果为空,直接抛异常。
其次他就开始进行reduceRight的操作。看代码,他的操作是:将集合反转,然后调用reduceLeft
方法,这个op就是我们的_-_
操作,也就是简化/规约的逻辑。它具体执行的时候将传入的两个参数进行了位置调换。
举例来说:List(3, 4, 5, 8, 10).reduceRight(_ - _)
1. 它先把集合反转得到List(10, 8, 5, 4, 3).reduceLeft(_ - _)
2. 然后在进行相减操作的时候,传入的参数本来是(x,y)也就是x=10,y=8
但是它方法体中调用的时候是op(y, x)也就是op(8, 10)
3. 带入到我们的例子中就是:8-10,然后 5-(8-10) ,4-(5-(8-10)) , 3-(4-(5-(8-10)))。算出最总结果是6
刚才那个reduceRight
是最顶层特质的方法实现,也最容易看懂。所以先把那个最容易的看懂。
下面这个是真正执行的时候走的方法。
这两个特质是父子关系,LinearSeqOptimized
特质是TraversableOnce
特质的子特质,
TraversableOnce
特质里面的reduceRight
方法实现就是:
def reduceRight[B >: A](op: (A, B) => B): B = {if (isEmpty)throw new UnsupportedOperationException("empty.reduceRight")reversed.reduceLeft[B]((x, y) => op(y, x))
}
实际上走的LinearSeqOptimized
特质里面的reduceRight
方法其实是对父特质里面reduceRight
方法的重写。
查看TraversableOnce
特质的层次结构,看到LinearSeqOptimized
特质是它的子特质。
实际上走的是这段代码:
override /*IterableLike*/
def reduceRight[B >: A](op: (A, B) => B): B =if (isEmpty) throw new UnsupportedOperationException("Nil.reduceRight")else if (tail.isEmpty) headelse op(head, tail.reduceRight(op))
1. 首先它判断了一下集合是否为空,空的话直接抛异常
2. 否则判断集合的尾是否为空,如果为空的话直接将头部返回。意思就是,如果集合中只有一个元素的话,直接将该元素返回。
3. 接下来进行我们的简化/规约操作,op是我们传过来的函数,也就是(a:Int,b:Int)=>{a-b}
。op的第一个参数是集合的头,也就是3,第二个参数是尾再进行reduceRight(op)操作,可以看到有递归调用,所以第一次执行后的结果是:
3 - List(4,5,8,10).reduceRight(_-_) // 第一次执行然后递归调用,第二次执行...3 - (4 - List(5,8,10).reduceRight(_-_)) // 第二次递归调用3 - (4 - (5 - List(8,10).reduceRight(_-_))) //第三次递归调用3 - (4 - (5 - (8 - List(10).reduceRight(_-_)))) //第四次递归调用第五次递归调用的时候,由于集合中只有一个元素,
在进行 else if 条件判断的时候,返回 10 ,也就是到了递归出口3 - (4 - (5 - (8 - 10))) //第五次递归调用
最终算出结果是 6