在scala中使用map和reduce的向量积

Question

我正在尝试使用 map 和 reduce 函数计算两个向量之间的向量积。

让我们看看 Scala 的 REPL 中发生了什么：

首先我定义了两个长度相同的向量

scala> val v1 = Array(1,4,5,2)
v1: Array[Int] = Array(1, 4, 5, 2)

scala> val v2 = Array (3,5,1,5)
v2: Array[Int] = Array(3, 5, 1, 5)

现在我使用 zip 函数创建一个新数组 vecZip

scala> val vecZip = v1 zip v2
vecZip: Array[(Int, Int)] = Array((1,3), (4,5), (5,1), (2,5))

现在我想应用 reduce 方法 （做每个元组的乘积）这个数组的每个元素。 我是这么想的：

val vecToSum = vecZip.map(x=>(List(x).reduce(_*_))) 

我想得到一个列表 (vecToSum)，在其中应用 reduce 方法来计算总结果。但是我收到此错误：

scala>  val vecToSum = vecZip.map(x=>(List(x).reduce(_*_)))
<console>:10: error: value * is not a member of (Int, Int)
    val vecToSum = vecZip.map(x=>(List(x).reduce(_*_)))
                                                  ^

Answer 1

你不需要在这里减少。减少Array[(Int, Int)] 意味着对数组内的所有元组执行一些关联的二进制操作。请注意，它可能对前一对元组执行操作，然后对那个和第三个元组的结果，然后对那个和第四个元组的结果等执行操作，但由于关联性，它可以执行操作在第一个和第二个元组上，同时在第三个和第四个元组上，然后是它们的结果等，这对于并行化很好（Spark 等框架严重依赖它））。

例如，您可以将每个元组的所有第一个元素和所有第二个元素相加：

val reduced = vecZip.reduce((pair1, pair2) => (pair1._1 + pair2._1, pair1._2 + pair2._2))

然而，你想要的是简单地将每个元组映射到其元素的乘积：

val vecToSum = vecZip.map { case (x, y) => x * y }

请注意，我使用了偏函数（参见那边的case）来对元组执行模式匹配；如果没有偏函数，它看起来像这样：

val vecToSum = vecZip.map(tuple => tuple._1 * tuple._2)

Answer 2

您的代码实际上试图做的是创建一个包含单个元组元素的列表，然后尝试减少它。它永远不会以这种方式工作，因为没有什么可以减少 - 列表中已经有一个元素 - 一个元组。

相反，您需要通过乘以它们的元素来映射您的 vecZip 数组元素（元组）：

vecZip.map { case (x, y) => x * y }

Answer 3

您只需要调用 map 并将元组值相乘，如下所示：

val vecToSum = vecZip.map(x => x._1 * x._2) 

vecToSum 是一个元组列表，所以x 是一个(Int, Int) 的元组。因此，如果您调用List(x).reduce(...)，您将创建一个唯一值是元组的列表，所以这并不是您真正想要的。