没有使用偏函数处理多种类型数据(找出list集合中仅为数字的元素然后加一）

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object CasesNumAndStringProcess {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val list = List(1, 23, 4, 5, "ad")
    println(list.map(numProcess))
  }

  def numProcess(num: Any): Any = {
    num match {
      case n: Int => n + 1
      case _ => "字符不处理"
    }
  }
}

偏函数的基本说明

  1. 在对符合某个条件，而不是所有情况进行逻辑操作时，使用偏函数是一个不错的选择
  2. 将包在大括号内的一组case语句封装为函数，我们称之为偏函数，它只对会作用于指定类型的参数或指定范围值的参数实施计算，超出范围的值会忽略（未必会忽略，这取决于你打算怎样处理)
  3. 偏函数在Scala中是一个特质PartialFunction

我们可以使用偏函数解决如上问题

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package com.sky.scala.exercise16.casesExercise

object PartialFunctionProcess {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val list = List(1, 23, 4, 5, "ad")
    //    当我们使用偏函数的时候,就不能使用list.map了,应该使用collect函数
    println(list.collect(partial))
  }

  //  定义了一个偏函数
  //  partialFunction[Any,Int]表示偏函数接受的类型为Any类型,返回的类型为Int类型
  //  isInstanceOf(x:Any)如果返回为True则会调用Apply方法,如果为False,则过滤掉
  //  apply 构造器对传入的值可以进行自定义改造
  val partial = new PartialFunction[Any, Int] {
    override def isDefinedAt(x: Any): Boolean = x.isInstanceOf[Int]

    override def apply(v1: Any): Int = {
      v1.asInstanceOf[Int] + 1
    }
  }
}

偏函数小结

  1. 使用构建特质的实现类(使用的方式是PartialFunction的匿名子类
  2. PartialFunction是个特质(看源码)
  3. 构建偏函数时，参数形式[Any, Int]是泛型，第一个表示参数类型，第二个表示返回参数
  4. 当使用偏函数时，会遍历集合的所有元素，编译器执行流程时先执行isDefinedAt()如果为true ,就会执行apply,构建一个新的lnt对象返回
  5. 执行isDefinedAt()为false就过滤掉这个元素，即不构建新的Int对象
  6. map函数不支持偏函数，因为map底层的机制就是所有循环遍历，无法过滤处理原来集合的元素
  7. collect函数支持偏函数

偏函数简写形式

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package com.sky.scala.exercise16.casesExercise

object PartialFunctionProcess {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val list = List(1, 23, 4, 5, "ad")
    //    当我们使用偏函数的时候,就不能使用list.map了,应该使用collect函数
    println(list.collect(partial))
  }

  //  定义了一个偏函数
  //  partialFunction[Any,Int]表示偏函数接受的类型为Any类型,返回的类型为Int类型
  //  isInstanceOf(x:Any)如果返回为True则会调用Apply方法,如果为False,则过滤掉
  //  apply 构造器对传入的值可以进行自定义改造
  val partial = new PartialFunction[Any, Int] {
    override def isDefinedAt(x: Any): Boolean = x.isInstanceOf[Int]

    override def apply(v1: Any): Int = {
      v1.asInstanceOf[Int] + 1
    }
  }

  //  偏函数简化形式
  def f2: PartialFunction[Any, Int] = {
    case i: Int => i + 1
  }

  val list2 = List(1, 3, 4, 5, "ads").collect(f2)
  println(list2)

  //  偏函数简化形式二

  val list3 = List(1, 23, 43, 5, "asdf").collect {
    case i: Int => i + 1
  }

  println(list3)
}