b/w foldLeft 和 Java collect 有什么区别

Question

此问题针对Vavr（Java 的 FP 库），但可能适用于 Scala 或其他可以与 Java 相媲美的 FP 语言。

VavrfoldLeft有什么区别：

•  <U> U foldLeft(U zero,
                  BiFunction<? super U, ? super T, ? extends U> combiner)
  

还有 Java 的 collect:

• <R> R collect(Supplier<R> supplier,
                BiConsumer<R, ? super T> accumulator,
                BiConsumer<R, R> combiner)
  

似乎两者都可以达到相同的目的：通过遍历一个集合（比如Stream<T>）并在遍历时将结果累积为一个新类型U（或R）。

乍一看，#arguments 中的签名不同，Java collect 似乎打算在并行块中运行。

在概念上有哪些实际差异？ Vavr foldLeft 似乎更易于使用。

非常愚蠢的例子只是为了说明：

VavrfoldLeft:

// result = "HelloFunctionalWorld"
String result = Seq("Hello", "Functional", "World")
    .foldLeft(new StringBuilder(), (acc, word) -> acc.append(word))
    .toString();

Javacollect:

// result = "HelloFunctionalWorld"
final String result = Arrays.asList("Hello", "Functional", "World").stream()
    .collect(
        StringBuilder::new,
        (acc, word) -> acc.append(word),
        StringBuilder::append
    )
    .toString();

Answer 1

概念上有哪些实际差异？

正如collect(Supplier<R> supplier, BiConsumer<R,? super T> accumulator, BiConsumer<R,R> combiner) 的 javadoc 所说：

对此流的元素执行mutable reduction 操作。可变缩减是其中缩减的值是可变结果容器，例如ArrayList，并且通过更新结果的状态而不是通过替换结果来合并元素。这会产生相当于：

R result = supplier.get();
for (T element : this stream)
    accumulator.accept(result, element);
return result;

这里的关键词是mutable，因为 Vavr 作为一个函数库不做任何可变的事情。

问题中使用StringBuilder的例子实际上违反了功能原则。如果您不打算遵循功能范式，为什么要使用 Vavr？

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foldLeft()的Java Stream等价物是reduce()，你没看错，第三个参数是支持并行处理：

// Vavr
<U> U foldLeft​(U zero,
               BiFunction<? super U,​? super T,​? extends U> combine)

// Java Stream
<U> U reduce(U identity,
             BiFunction<U,? super T,U> accumulator,
             BinaryOperator<U> combiner)

如果结果类型与流元素类型相同，您将使用以下替代方案，这些替代方案不需要第三个参数来支持并行处理：

// Vavr
T fold​(T zero,
       BiFunction<? super T,​? super T,​? extends T> combine)

// Java Stream
T reduce(T identity,
         BinaryOperator<T> accumulator)

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UPDATE方法比较：

Vavr

• T fold​(T zero, BiFunction<? super T,​? super T,​? extends T> combine)

  以任意顺序应用combine，因此它必须是一个关联函数。

  相当于reduce(identity, accumulator)。

• <U> U foldLeft​(U zero, BiFunction<? super U,​? super T,​? extends U> combine)

  从左到右应用值。

  相当于顺序模式中的reduce(identity, accumulator, combiner)，其中combiner 未使用。 并行模式支持有效的combiner 函数。

• <U> U foldRight​(U zero, java.util.function.BiFunction<? super T,​? super U,​? extends U> combine)

  从右到左应用值。

  没有等效的 Java Stream。

Java 流

• Optional<T> reduce(BinaryOperator<T> accumulator)

  以任意顺序应用accumulator，因此它必须是一个关联函数。例如。流1,2,3,4 和+ 可以被处理为((1+2)+3)+4 （顺序模式），或(1+2)+(3+4)、1+((2+3)+4) 或任何顺序组合（并行模式） .

  没有等效的 Vavr。

• T reduce(T identity, BinaryOperator<T> accumulator)

  以任意顺序应用accumulator，因此它必须是一个关联函数。例如。流1,2,3,4 与0 和+ 可以处理为(((0+1)+2)+3)+4 （顺序模式），或((0+1)+2) + ((0+3)+4) 或任何顺序组合（并行模式） .

  相当于fold​(zero, combine)。

• <U> U reduce(U identity, BiFunction<U,? super T,U> accumulator, BinaryOperator<U> combiner)

  按顺序应用值，combiner 提供对并行处理的支持。

  顺序模式相当于foldLeft​(zero, combine)`。

• <R> R collect(Supplier<R> supplier, BiConsumer<R,? super T> accumulator, BiConsumer<R,R> combiner)

  在顺序模式下，supplier 用于创建可变结果容器，然后按顺序应用值。在并行模式中，会创建多个可变结果容器并用值填充，然后使用combiner 函数进行合并。

  没有等效的 Vavr。