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Kotlin对聚集操做类新增了良多快速的高阶函数操做，各类操做符让良多开发者傻傻分不清，出格是看一些Kotlin的源码或者是协程的源码，各类目炫缭乱的操做符，让代码完全读不下去，所以，本文将对Kotlin中的聚集高阶函数，停止下讲解，降低各人阅读源码的难度，下面看几个用的比力多的高阶函数利用。
起首是sumOf，做为一个很便利的乞降函数，它能够快速对聚集内的某些参数停止sum操做，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 IterableT.sumOf(selector: (T) - Int): Int {
var sum: Int = 0.toInt
for(element inthis) {
sum += selector(element)
returnsum
其实它内部就是对元素的累加，像如许的高阶函数，在Kotlin中有良多，那也是良多根底功用用Kotlin开发会愈加便利的原因之一。
但是sumOf有个局限，那就是只能乞降，究竟结果它设想就是用来做乞降的，所以关于愈加一般的场景，我们能够将那个操做再进一步笼统出来，那就是reduce。
好比我们如今要实现一个乘法功用，代码如下所示。
val list = mutableListOf(1, 2, 3, 4)
val result = list.reduce { acc, i -
acc * i
reduce的操做参数有两个，当前的累积值和聚集中的下一个元素。reduce的施行逻辑是，先取出聚集的第一个元素，做为acc，并和第二个元素——i，施行block中的逻辑，返回值做为acc，继续上面的步调。
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若是聚集为空，那么会招致异常。
若是聚集为空，那么会招致异常。
但是reduce也有个局限问题，那就是它默认利用聚集的第一个元素做为起始的acc，所以它就只能返回前面聚集的泛型类型，假设是下面如许的构造，就无法利用了。
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的类型不克不及指定，只能从聚集中获取，所以，Kotlin还供给了愈加通用的高阶函数——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十分像，只不外fold增加了一个initial的参数，通过那个参数，能够设置acc的初始值，同时也指定了返回的类型，如许一来，就不像reduce一样需要和聚集类型连结一致了。
因为初始值是initial参数指定的，所以即便聚集为空也不会招致异常。
因为初始值是initial参数指定的，所以即便聚集为空也不会招致异常。
由此可见，在Kotlin中，reduce现实上是一个不完美的高阶函数，大部门时候，都应该制止利用它，而应该利用flod来取代，并且，要留意的是，在其它语言中，例如Java中，它的reduce函数，现实上和Kotlin的fold函数的逻辑是一样的，而不是Kotlin中reduce的实现。
那么fold有什么利用场景呢？前面说的对聚集停止遍历，然后对某些项目停止乞降、求积、拼接字符串那些操做，就是一个十分常用的例子。
和大部门的聚集高阶函数一样，fold也供给了foldRight、foldIndexed、foldRightIndexed如许的拓展，能够通过获取索引，或者是改动遍历的标的目的。
和大部门的聚集高阶函数一样，fold也供给了foldRight、foldIndexed、foldRightIndexed如许的拓展，能够通过获取索引，或者是改动遍历的标的目的。
fold和reduce，现实上是一种对聚集的规约操做，最初会返回一个「规约」之后的值，相当于对聚集做提取并规约的操做。
除了对聚集的规约，对聚集的遍历，Kotlin也做了良多改进。
例如我们能够通过filter来过滤聚集中称心某些规则的元素，代码如下所示。
val result = list.filter { it.num 2 }
再例如对聚集做排序，固然之前也能做，但是绝对不像高阶函数如许一目了然，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(
compareByString { it.length }.thenBy { it }
那些都是常见的排序办法，根本能够涵盖我们大部门的利用场景。
除了排序，我们还能够对聚集做Check，判断聚集中能否有称心前提的元素，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如许的高阶函数我们就不讲了，根本都能够望文生义。
最初我们来看下聚集中的Transform。
最简单的，我们能够借助map函数来对一个聚集做转换，例如下面的代码。
val result = list.map { it.num }
如许就构成了一个num构成的新聚集。
map相对来说比力好理解，它实现的是一对一的转换，但是另一个——flatMap就不是那么好理解了。
所以我们先来领会另一个操做符——flatten。
假设我们有如许一个嵌套的List，如下所示。
val list = listOf(listOf( "abc", "xyz", "hjk"), listOf( "123", "789"), listOf( "+-"))
我需要将那个二维List打平为一个一维List，那么就能够通过flatten来实现，代码如下所示。
val result = list.flatten
// out
[abc, xyz, hjk, 123, 789, +-]
那么若是我在打平List之后，还要对数据做一些处置呢？很便利，我们能够链式挪用其它的高阶函数，例如map，代码如下所示。
val result = list.flatten.map { it.first }
// out
[a, x, h, 1, 7, +]
如许的操做其实很常见，所以Kotlin供给了一个复合的高阶函数——flatMap，我们利用flatMap来实现同样的功用。
val result = list.flatMap {
it.map { item -
item.first
它现实上就是先利用flatten将数据打平，再对每个item停止map操做。所以，若是你只是需要打平数据，那么间接flatten就够了，若是需要再对数据做一些处置，那么就需要利用flatMap了。
flatMap的一个十分常用的场景，就是生成两个List的叉乘数据，我们来看下面那个例子。
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，别离是扑克牌中的花色和数字，那么我们若何通过那两个list来生成整副扑克牌呢？借助flatMap就能够很便利的实现，代码如下所示。
val DECK = SUITS.flatMap { suit -
VALUES.map { value - Card(suit, value) }
那个例子和上面的例子还不太一样，能够说是一个互逆的过程，前面我们是通过一个嵌套List，然后打平处置数据，而那个例子，则是两个list停止叉乘，生成一个新的List。
综上，我们总结下flatMap的工做流程，起首，flatMap会遍历聚集中的元素，然后将每个元素传入block中，颠末block处置后返回一个list，最初将每个元素处置完后生成的list停止平铺，生成一个打平的list，那就是flatMap的完好施行流程。
由此可见，大部门场景下，我们以至都不消再利用聚集的遍历功用，通过那些辅助的高阶函数，就能够很便利的对聚集停止操做，那也是Kotlin代码会比Java愈加容易开发的原因，当然，Kotlin的函数式编程体例，会比Java的上手难度更高。
那么我们在利用Kotlin的高阶函数来对聚集停止处置时，能否需要担忧一些隐藏的性能开销呢？
起首，Kotlin默认的聚集类高阶函数，都是inline函数，所以在编译时会停止替代，从而高阶函数的block不会生成新的内部类，形成代码膨胀，但是，因为高阶函数每次处置聚集时，城市产生一个新的聚集，所以确实会形成内存的增长，但是关于挪动端来说，在数据量不大的场景下，那个影响是微乎其微的，所以，完全不消担忧性能的开销，安心斗胆的利用吧。
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做者：徐宜生
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