将一系列映射操作转换为 for 理解式

Question

我在《Scala 编程》第 23.5 节中读到，map、flatMap 和过滤器操作始终可以转换为 for 推导式，反之亦然。

我们得到以下等价关系：

def map[A, B](xs: List[A], f: A => B): List[B] =
  for (x <- xs) yield f(x)

我有一个通过一系列映射操作计算出的值：

val r = (1 to 100).map{ i => (1 to 100).map{i % _ == 0} }
                  .map{ _.foldLeft(false)(_^_) }
                  .map{ case true => "open"; case _ => "closed" }

我想知道这作为 for-compression 会是什么样子。我该如何翻译它？

（如果有帮助的话，换句话说，这就是：

• 为每个整数取 1 到 100 之间的整数
• ，创建一个包含 100 个布尔值的列表，
• 用 XOR 运算符折叠每个列表，返回到一个布尔值，
• 生成一个包含 100 个“打开”或“关闭”字符串的列表“根据布尔值，

我想有一个标准方法来翻译地图操作，并且其中实际功能的细节并不重要。不过我可能是错的。）

Answer 1

这是您正在寻找的翻译吗？

for (i <- 1 to 100;
     val x = (1 to 100).map(i % _ == 0);
     val y = x.foldLeft(false)(_^_);
     val z = y match { case true => "open"; case _ => "closed" })
  yield z

如果需要，x 定义中的 map 也可以转换为“内部”理解。

回想起来，一系列链式 map 调用有点微不足道，因为您可以等效地使用组合函数调用 map 一次：

 s.map(f).map(g).map(h) == s.map(f andThen g andThen h)

我发现 for-compressions 是一个更大的胜利当涉及到 flatMap 和 filter 时。考虑

for (i <- 1 to 3;
     j <- 1 to 3 if (i + j) % 2 == 0;
     k <- 1 to 3) yield i ^ j ^ k

与

(1 to 3).flatMap { i =>
  (1 to 3).filter(j => (i + j) % 2 == 0).flatMap { j =>
    (1 to 3).map { k => i ^ j ^ k }
  }
}