kotlin修炼指南8—集合中的高阶函数
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Kotlin对集合操作类新增了很多快捷的高阶函数操作，各种操作符让很多开发者傻傻分不清，特别是看一些Kotlin的源码或者是协程的源码，各种眼花缭乱的操作符，让代码完全读不下去，所以，本文将对Kotlin中的集合高阶函数，进行下讲解，降低大家阅读源码的难度，下面看几个用的比较多的高阶函数使用。
首先是sumOf，作为一个很方便的求和函数，它可以快速对集合内的某些参数进行sum操作，代码如下所示。
val list = mutableListOf(1, 2, 3, 4)
val sumOf = list.sumOf { it }
我们来看看它的源码。
public inline fun <T> Iterable<T>.sumOf(selector: (T) -> Int): Int {
var sum: Int = 0.toInt()
for (element in this) {
sum += selector(element)
}
return sum
}
其实它内部就是对元素的累加，像这样的高阶函数，在Kotlin中有很多，这也是很多基础功能用Kotlin开发会更加方便的原因之一。
但是sumOf有个局限，那就是只能求和，毕竟它设计就是用来作求和的，所以对于更加一般的场景，我们可以将这个操作再进一步抽象出来，这就是reduce。
比如我们现在要实现一个乘法功能，代码如下所示。
val list = mutableListOf(1, 2, 3, 4)
val result = list.reduce { acc, i ->
acc * i
}
reduce的操作参数有两个，当前的累积值和集合中的下一个元素。reduce的执行逻辑是，先取出集合的第一个元素，作为acc，并和第二个元素——i，执行block中的逻辑，返回值作为acc，继续上面的步骤。
❝如果集合为空，那么会导致异常。
❞
但是reduce也有个局限问题，那就是它默认使用集合的第一个元素作为起始的acc，所以它就只能返回前面集合的泛型类型，假如是下面这样的结构，就无法使用了。
data class Test(val num: Int, val name: String)
val list = mutableListOf(
Test(1, "x"),
Test(2, "y"),
Test(3, "z"),
Test(4, "j")
)
val result = list.reduce { acc, i ->
acc.num * i.num // Error
}
其问题，就是在于acc的类型不能指定，只能从集合中获取，所以，Kotlin还提供了更加通用的高阶函数——fold，代码如下所示。
data class Test(val num: Int, val name: String)
val list = mutableListOf(
Test(1, "x"),
Test(2, "y"),
Test(3, "z"),
Test(4, "j")
)
val result = list.fold(1) { acc, test ->
acc * test.num
}
fold和reduce非常像，只不过fold增加了一个initial的参数，通过这个参数，可以设置acc的初始值，同时也指定了返回的类型，这样一来，就不像reduce一样需要和集合类型保持一致了。
❝由于初始值是initial参数指定的，所以即使集合为空也不会导致异常。
❞
由此可见，在Kotlin中，reduce实际上是一个不完善的高阶函数，大部分时候，都应该避免使用它，而应该使用flod来代替，而且，要注意的是，在其它语言中，例如JavaScript中，它的reduce函数，实际上和Kotlin的fold函数的逻辑是一样的，而不是Kotlin中reduce的实现。
那么fold有什么使用场景呢？前面说的对集合进行遍历，然后对某些项目进行求和、求积、拼接字符串这些操作，就是一个非常常用的例子。
❝和大部分的集合高阶函数一样，fold也提供了foldRight、foldIndexed、foldRightIndexed这样的拓展，可以通过获取索引，或者是改变遍历的方向。
❞
fold和reduce，实际上是一种对集合的规约操作，最后会返回一个「规约」之后的值，相当于对集合做提取并规约的操作。
除了对集合的规约，对集合的遍历，Kotlin也做了很多改善。
例如我们可以通过filter来过滤集合中满足某些规则的元素，代码如下所示。
val result = list.filter { it.num > 2 }
再例如对集合做排序，虽然之前也能做，但是绝对不像高阶函数这样一目了然，让我们看下下面的代码。
val sorted = lists.sorted()
val sortedDescending = lists.sortedDescending()
val sortedBy = lists.sortedBy { it.length }
val sortedByDescending = lists.sortedByDescending { it.length }
val sortedWith = lists.sortedWith(
compareBy<String> { it.length }.thenBy { it }
)
这些都是常见的排序方法，基本可以涵盖我们大部分的使用场景。
除了排序，我们还可以对集合做Check，判断集合中是否有满足条件的元素，例如下面的代码。
val any = lists.any { it.length == 6 }
val all = lists.all { it.length == 6 }
val none = lists.none { it.length == 6 }
val count = lists.count { it.length == 6 }
类似的例如Search和take这样的高阶函数我们就不讲了，基本都可以望文生义。
最后我们来看下集合中的Transform。
最简单的，我们可以借助map函数来对一个集合做转换，例如下面的代码。
val result = list.map { it.num }
这样就形成了一个num组成的新集合。
map相对来说比较好理解，它实现的是一对一的转换，但是另一个——flatMap就不是这么好理解了。
所以我们先来了解另一个操作符——flatten。
假设我们有这样一个嵌套的List，如下所示。
val list = listOf(listOf("abc", "xyz", "hjk"), listOf("123", "789"), listOf("+-"))
我需要将这个二维List打平为一个一维List，那么就可以通过flatten来实现，代码如下所示。
val result = list.flatten()
// out
[abc, xyz, hjk, 123, 789, +-]
那么如果我在打平List之后，还要对数据做一些处理呢？很方便，我们可以链式调用其它的高阶函数，例如map，代码如下所示。
val result = list.flatten().map { it.first() }
// out
[a, x, h, 1, 7, +]
这样的操作其实很常见，所以Kotlin提供了一个复合的高阶函数——flatMap，我们使用flatMap来实现同样的功能。
val result = list.flatMap {
it.map { item ->
item.first()
}
}
它实际上就是先使用flatten将数据打平，再对每个item进行map操作。所以，如果你只是需要打平数据，那么直接flatten就够了，如果需要再对数据做一些处理，那么就需要使用flatMap了。
flatMap的一个非常常用的场景，就是生成两个List的叉乘数据，我们来看下面这个例子。
val SUITS = setOf("♣" /* clubs*/, "♦" /* diamonds*/, "♥" /* hearts*/, "♠" /*spades*/)
val VALUES = setOf("2", "3", "4", "5", "6", "7", "8", "9", "10", "J", "Q", "K", "A")
上面有两个list，分别是扑克牌中的花色和数字，那么我们如何通过这两个list来生成整副扑克牌呢？借助flatMap就可以很方便的实现，代码如下所示。
val DECK = SUITS.flatMap { suit ->
VALUES.map { value -> Card(suit, value) }
}
这个例子和上面的例子还不太一样，可以说是一个互逆的过程，前面我们是通过一个嵌套List，然后打平处理数据，而这个例子，则是两个list进行叉乘，生成一个新的List。
综上，我们总结下flatMap的工作流程，首先，flatMap会遍历集合中的元素，然后将每个元素传入block中，经过block处理后返回一个list，最后将每个元素处理完后生成的list进行平铺，生成一个打平的list，这就是flatMap的完整执行流程。
由此可见，大部分场景下，我们甚至都不用再使用集合的遍历功能，通过这些辅助的高阶函数，就可以很方便的对集合进行操作，这也是Kotlin代码会比Java更加容易开发的原因，当然，Kotlin的函数式编程方式，会比Java的上手难度更高。
那么我们在使用Kotlin的高阶函数来对集合进行处理时，是否需要担心一些隐藏的性能开销呢？
首先，Kotlin默认的集合类高阶函数，都是inline函数，所以在编译时会进行替换，从而高阶函数的block不会生成新的内部类，造成代码膨胀，但是，由于高阶函数每次处理集合时，都会产生一个新的集合，所以确实会造成内存的增长，但是对于移动端来说，在数据量不大的场景下，这个影响是微乎其微的，所以，完全不用担心性能的开销，放心大胆的使用吧。
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