scala中的map3并行答案

【问题标题】：map3 in scala in Parallelismscala中的map3并行
【发布时间】：2017-10-29 13:56:03
【问题描述】：

def map2[A,B,C] (a: Par[A], b: Par[B]) (f: (A,B) => C) : Par[C] =
(es: ExecutorService) => {
  val af = a (es)
  val bf = b (es)
  UnitFuture (f(af.get, bf.get))
}

def map3[A,B,C,D] (pa :Par[A], pb: Par[B], pc: Par[C]) (f: (A,B,C) => D) :Par[D]  =
map2(map2(pa,pb)((a,b)=>(c:C)=>f(a,b,c)),pc)(_(_))

我有 map2，需要根据 map2 生成 map3。我在 GitHub 中找到了解决方案，但很难理解。谁能看到它并解释 map3 以及它的作用 (())？

【问题讨论】：

标签： scala functional-programming

【解决方案1】：

在纯粹抽象的层面上，map2 意味着您可以并行运行两个任务，这本身就是一个新任务。为map3提供的实现是：并行运行（即前两个并行运行的任务）和（第三个任务）。

现在开始代码：首先，让我们为所有创建的对象命名（为了清楚起见，我还扩展了 _ 符号）：

def map3[A,B,C,D] (pa :Par[A], pb: Par[B], pc: Par[C]) (f: (A,B,C) => D) :Par[D]  = {
  def partialCurry(a: A, b: B)(c: C): D = f(a, b, c)
  val pc2d: Par[C => D] = map2(pa, pb)((a, b) => partialCurry(a, b))
  def applyFunc(func: C => D, c: C): D = func(c)
  map2(pc2d, pc)((c2d, c) => applyFunc(c2d, c)
}

现在请记住，map2 需要两个 Par[_]，以及一个用于组合最终值的函数，以获得结果的 Par[_]。

第一次使用map2（里面的那个）时，你将前两个任务并行化，并将它们组合成一个函数。实际上，使用f，如果你有一个A 类型的值和一个B 类型的值，你只需要一个C 类型的值来构建D 类型的值，所以这正好意味着partialCurry(a, b) 是 C => D 类型的函数（partialCurry 本身是 (A, B) => C => D 类型的）。现在你又得到了两个Par[_] 类型的值，所以你可以再次对它们进行map2，并且只有一种自然的方法可以将它们组合起来以获得最终值。

【讨论】：

【解决方案2】：

前面的答案是正确的，但我发现这样想更容易：

  def map3[A, B, C, D](a: Par[A], b: Par[B], c: Par[C])(f: (A, B, C) => D): Par[D] = {
    val f1 = (a: A, b: B) => (c: C) => f(a, b, c)
    val f2: Par[C => D] = map2(a, b)(f1)
    map2(f2, c)((f3: C => D, c: C) => f3(c))
  }

创建一个函数f1，它是f 的一个版本，前两个参数部分应用，然后我们可以map2 使用a 和b 给我们一个C => D 类型的函数在Par 上下文中 (f1)。

最后，我们可以使用f2 和c 作为map2 的参数，然后将f3(C => D) 应用于c，从而在Par 上下文中为我们提供D。

希望这对某人有所帮助！

【讨论】：