简述

经过一段时间的应用，以及刚刚发布的六月份语言排行榜，kotlin成功的进入的前五十，而且潜力无限，更加坚定的认为：学习这么语言是值得的，只会更好。kotlin的特点特色基本学完了，剩下的就是实践过程中的应用，然后再学习一些常用的api，再深入一点可以研究下原理，下面介绍下常用的函数，以便以后用到的时候能运用自如，来体会高级语言带来的便利。

filter

filter 函数用来过滤符合条件的函数，它是数组、集合、序列等数据结构的扩展函数。

首先看下源码

inline fun Array<out T>.filter( predicate : (T)->Boolean) : List <T>{
         return filterTo(ArrayList<T>() , predicate)
}

filter 接受 一个函数，该函数有个参数T，返回boolean类型 ，最后返回的boolean类型的值传给filterTo函数作为判断条件。只要为true就会返回到目标List中。

例：过滤完后返回偶数集合。

val listA = intArrayOf(0,1,2,3,4,5)

listA.filter{ it % 2 == 0}  // [0，2，4]

map

map函数把一个值映射为另一个值，直接看源码

inline fun Array<T,R> .map(transform:(T)->R) : List <R>{
          return mapTo( ArrayList<R>(size) , transform)
}

map函数同样也是接受一个函数transform， transform将map中的T类型转换成R，最后交给mapto函数去轮询执行transform。最终将整个集合都转换成R的map.

注意： 这里的map 跟java的Map不要联想到一起，这只是对Array的扩展，是将 List<T>转换成 List <R> 集合

例：直接上图，用文字举例总感觉没说服力

map

reduce

reduce函数 是将list中的元素 汇总，看源码

public inline fun <S, T: S> Iterable <T>.reduce(operation: (acc: S,T) -> S): S {

      val iterator = this.iterator()

       if( ! iterator.hasNext() ) throw UnsupportedOperationException("Empty collection can't be reduced.")

       var accumulator: S = iterator.next()

        while( iterator.hasNext() ) {

                   accumulator = operation(accumulator,iterator.next())

         }

         return accumulator

}

reduce 函数接受一个类型为 (S, T) -> S 类型的函数 operation，返回值为 S 类型，其中 T 是数组元素的类型，S 是 T 的同一类型或父类型,reduce 会先取出数组的第一个元素作为初始化值，然后把这个值作为参数与下一个元素一起执行操作，将结果再次赋给这个值。完成所有元素的迭代归约后输出结果

注意： reduce 函数会在没有元素可归约时抛出 UnsupportedOperationException

例子：该函数经常与map函数一起用，下面将每个元素的第一个字母取出来 组成一个List 后 再 拼接在一起。

reduce

总结

这三个函数算是应用最为频繁的，在实际开发中，经常会遇到，所以要好好掌握，kotlin语言支持函数式编程，这三个应该是最好的体现，不知道什么时候大家又开始函数式编程，面向对象真的好吗，这个是值得咱们程序员认真思考的问题。今天到此结束，后会有期。