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函數式編程對集合操作有一些通行的“叫法”，或者更像是一些“俚語”，它們的含義清晰明確，但是很難顧名思義，比如常見的“filter”,”map”,”flatMap”，“redue”等等。本文會把一些主要“俚語”詳細地解釋一下，同時給出一些參考示例。
“過濾”相關的操作
filter
解釋
設定一個判定結果爲布爾型的過濾條件，應用到集合的每一個元素上，返回的是集合裏所有滿足條件的元素構成的一個子集。
示例
scala> List.range(1, 11).filter (_ % 3 == 0)
res1: List[Int] = List(3, 6, 9)
scala> List("the", "quick", "brown", "fox", "jumped","over", "the", "lazy", "dog").filter(_.length == 3)
res2: List[String] = List(the, fox, the, dog)partition
解釋
filter類型操作的一個變種，同樣是設定一個判定結果爲布爾型的過濾條件，應用到集合的每一個元素上，返回的是二個元素的Tuple, 第一個元素是所有滿足條件的元素構成一個集合，第二個元素是所有不滿足條件的元素構成一個集合。
示例
scala> List.range(1, 11).partition(_ % 3 == 0)
res3: (List[Int], List[Int]) = (List(3, 6, 9),List(1, 2, 4, 5, 7, 8, 10))find
解釋
filter類型操作的一個變種，同樣是設定一個判定結果爲布爾型的過濾條件，返回集合中滿足條件的第一個元素。
示例
scala> List.range(1, 11).find(_ % 3 == 0)
res4: Option[Int] = Some(3)takeWhile
解釋
filter類型操作的一個變種，同樣是設定一個判定結果爲布爾型的過濾條件，從集合的第一個元素開始，逐一判定元素是否符合條件，在遇到第一個不符合條件的元素後隨即結束過濾，返回的結果就是集合中前N個連續滿足條件的元素。
示例
scala> List(1, 2, 3, -4, 5, 6, 7, 8, 9, 10) takeWhile (_ > 0)
res5: List[Int] = List(1, 2, 3)“映射”相關的操作
map
解釋
設定一個針對元素的“轉換”操作，應用到集合的每一個元素上，返回的結果是每個元素被轉換之後的新值組成的新集合。新的集合與舊集合大小一樣，但元素都是更新的，甚至類型也會發生變化。
示例
scala> List(1, 2, 3, 4, 5) map (_ + 1)
res6: List[Int] = List(2, 3, 4, 5, 6)
scala> List("the", "quick", "brown", "fox", "jumped","over", "the", "lazy", "dog").map(_.length)
res7: List[Int] = List(3, 5, 5, 3, 6, 4, 3, 4, 3)flatMap
解釋
對於嵌套的集合（即集合中的元素還是集合），如果我們希望把每一個嵌套的子集“轉換”成一個新的子集，這時候就應該使用flatMap。
flatMap，不單單應用於集合，它代表着一種很普遍的操作：對於某種嵌套的數據結構，如果它的某個操作會把它的嵌套元素轉化或產生出新嵌套元素，則最終產生的將是一個“二維”的數據結構，也就是嵌套元素本身也是一個嵌套元素，這通常會讓這個產出的結果很不好用，一個必備的工作就是把這個二維”的數據結構“壓平”，重新拼接成一個一維的結構，這正是flatMap要做的事情。所以除了集合，Future也有這個方法，它就是在你使用map去轉換它的underlying時返回的又恰巧是一個Future,那麼這時你可以使用flatMap進行扁平化處理，得到的還是一個Future，而不是Future嵌套着Future。
示例
scala> List(List(1, 2, 3), List(4, 5, 6), List(7, 8, 9)) flatMap (_.toList)
res2: List[Int] = List(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9)
scala> List(List(1, 2, 3), List(4, 5, 6), List(7, 8, 9)) flatMap (_.reverse)
res3: List[Int] = List(3, 2, 1, 6, 5, 4, 9, 8, 7)要特別注意的是flatMap使用的函數參數接收的是一個集合,返回的也是一個集合(GenTraversableOnce)，你不能將一個集合元素“轉換”成單一的值，比如，你不能這樣做：
示例
scala> List(List(1, 2, 3), List(4, 5, 6), List(7, 8, 9)) flatMap (_ + 1)
<console>:12: error: type mismatch;
found : Int(1)
required: String
List(List(1, 2, 3), List(4, 5, 6), List(7, 8, 9)) flatMap (_ + 1)
^如果你想針對嵌套集合中的每個元素進行裝換得到一個統一的集合，你可以這做做：
scala> List(List(1, 2, 3), List(4, 5, 6), List(7, 8, 9)) flatMap (_.map(_+1))
res10: List[Int] = List(2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10)下面是一個flatMap更加直觀的例子：
“扁平化”相關的操作
flatten
解釋
在函數式編程裏經常會出現嵌套的集合，我們需要頻繁地把這種嵌套的結構”壓“成”扁平“的單一集合，這個動作在函數式編程裏叫”flatten”。即：將所有嵌套的集合的元素一一取出逐一放置到一個集合中。
示例
scala> List(List(1, 2, 3), List(4, 5, 6), List(7, 8, 9)).flatten
res12: List[Int] = List(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9)
scala> List("the", "quick", "brown", "fox", "jumped","over", "the", "lazy", "dog").flatten
res13: List[Char] = List(t, h, e, q, u, i, c, k, b, r, o, w, n, f, o, x, j, u, m, p, e, d, o, v, e, r, t, h, e, l, a, z, y, d, o, g)“摺疊”相關的操作
reduceLeft
解釋
如果我們把集合看成是一張紙條，每一小段代表一個元素，那麼reduceLeft就將這張紙條從左向右”摺疊”，最前面的兩個元素會首先“重疊”在一起，這時會使用傳給reduceLeft的參數函數進行計算，返回的結果就像是已經摺疊在一起的兩段紙條，它們已經是一個疊加的狀態了，所以它，也就是上次重疊的結果會繼續做爲一個單一的值和下一個元素繼續“疊加”，直到摺疊到集合的最後一個元素。
示例
scala> List.range(1, 10).reduceLeft(_+_)
res0: Int = 45reduceRight
解釋
同理，reduceRight就將這張紙條從右向左”摺疊”。要留心reduceRight的地方時：它的操作方向是從右到左，但是參數的順序卻並不是，而是依然第一參數是左邊的元素，第二參數是右邊的元素。我們可以通過一個示例來驗證：
示例
List.range(1, 10) reduceRight(_ - _)
// 8 - 9 = -1
// 7 - (-1) = 8
// 6 - 8 = -2
// 5 - (-2) = 7
// 4 - 7 = -3
// 3 - (-3) = 6
// 2 - 6 = -4
// 1 - (-4) = 5
// result: 5foldLeft
解釋
與reduceLeft極爲相似，只是它開始操作的第一個元素是以參數的形式傳入的，而不是集合的第一個元素。
示例
scala> List.range(1, 10).foldLeft(1)(_+_)
res1: Int = 46foldRight
解釋
與reduceRight極爲相似，只是它開始操作的第一個元素是以參數的形式傳入的，而不是集合的最後一個元素。
示例
scala> List.range(1, 10).foldRight(5)(_ - _)
res8: Int = 0本文原文出處: http://blog.csdn.net/bluishglc/article/details/53320654 轉載請註明出處。