如何在 Scala 中组合 Option 值？

Question

我希望能够应用操作 f: (T,T) => Scala 中的 T 到 Option[T] 值。如果两个值中的任何一个为 None，我希望结果为 None。

更具体地说，我想知道是否有更短的方法来执行以下操作：

def opt_apply[T](f: (T,T) => T, x: Option[T], y: Option[T]): Option[T] = {
  (x,y) match {
    case (Some(u),Some(v)) => Some(f(u,v))
    case _ => None
  }
}

我已尝试 (x zip y) map {case (u,v) =>; f(u,v)} 但结果是一个 Iterator[T] 而不是 Option[T]。

Answer 1

scala> val (x, y) = (Some(4), Some(9))
x: Some[Int] = Some(4)
y: Some[Int] = Some(9)

scala> def f(x: Int, y: Int) = Math.max(x, y)
f: (x: Int,y: Int)Int

scala> for { x0 <- x; y0 <- y } yield f(x0, y0)
res26: Option[Int] = Some(9)

scala> val x = None
x: None.type = None

scala> for { x0 <- x; y0 <- y } yield f(x0, y0)
res27: Option[Int] = None

Answer 2

@RahulG 的答案利用了 Option 是一个 monad 的事实（尽管 Scala 库中没有类型来表示它）。编译器将 for 理解扩展为以下内容：

def a: Option[Int]
def b: Option[Int]
val calc: Option[Int] = a flatMap {aa => b map {bb => aa + bb}}

在 Scalaz 的帮助下，您还可以将其视为应用函子：

import scalaz._
import Scalaz._

def a: Option[Int]
def b: Option[Int]
val calc: Option[Int] = (a ⊛ b) {_ + _}

一个关键的区别是，在单子计算中，失败（即 < code>None) 的计算a 会短路评估。在应用风格中，a 和 b 都会被求值，如果两者都是 Some，则调用纯函数。您还可以看到，在一元计算中，值aa可能已在计算b中使用；在应用版本中，b 不能依赖于a 的结果。

Answer 3

我的 scalaz 版本比 retronym 稍旧，但以下内容对我来说是一个示例，并且可以推广到有 3 种类型 T、U 的情况、V 而不仅仅是一个：

def main(args: Array[String]) {
  import scalaz._
  import Scalaz._

  val opt1 = some(4.0) //Option[Double]
  val opt2 = some(3)   //Option[Int]

  val f: (Double, Int) => String = (d, i) => "[%d and %.2f]".format(i, d)

  val res = (opt1 <|*|> opt2).map(f.tupled)
  println(res) //Some([3 and 4.00])
}

然后我可以添加：

val opt3 = none[Int]
val res2 = (opt1 <|*|> opt3).map(f.tupled)
println(res2) //None

Answer 4

从 Scala 2.13 开始，Option#zip 可以应用于另一个 Option 返回一个 Option（在早期版本中，它会返回一个 Iterable）；因此：

def optApply[T](f: (T,T) => T, a: Option[T], b: Option[T]): Option[T] =
  a.zip(b).map(f.tupled)

zip 的行为是：

Some(2).zip(Some(3)) // Some((2, 3))
Some(2).zip(None)    // None
None.zip(Some(3))    // None
None.zip(None)       // None

并且可以这样应用：

optApply[Int]((a, b) => a max b, Some(2), Some(5)) // Some(5)
optApply[Int]((a, b) => a max b, Some(2), None)    // None

Answer 5

您可以用于理解：

def opt_apply[T](f: (T,T) => T, x: Option[T], y: Option[T]): Option[T] = 
     for (xp <- x; yp <- y) yield (f(xp,yp))

Which is Sugar for:

x flatMap {xp => y map {yp => f(xp, yp)}}

这也是可能的，因为 Option 是 Monad

Answer 6

def optApply[A,B,C](f: (A, B) => C, a: Option[A], b: Option[B]): Option[C] =
  a.zip(b).headOption.map { tup => f.tupled(tup) }

a.zip(b) 确实会产生一个 Iterable[(A, B)] （因为它来自 Options，所以最多有一个元素）。然后 headOption 返回第一个元素作为选项。