1.map和flatMap都是接受一个函数作为参数(Func1) 2.map函数只有一个参数,参数一般是Func1,Func1的<I,O>I,O模版分别为输入和输出值的类型,实现Func1的call方法对I类型进行处理后返回O类型数据 3.flatMap函数也只有一个参数,也是Func1,Func1的<I,O>I,O模版分别为输入和输出值的类型,实现Func1的call方法对I类型进行处理后返回O类型数据,不过这里O为Observable类型 map实例 这里map里面直接对参数处…

之前对这两个概念有点糊,今天正好遇到一个相关需求,才深入了解了下. 需求如下: 大概就是对一个数组的model,重构成一个新model,返回得到一个新数组 用map很容易实现,不过后来我需要对其中进行一些过滤处理,这样,用map就不行了,幸好,flatMap可以满足我的需要. 其中原因归纳如下: map是对原对象所有元素进行一对一转换处理,中间不会跳过或遗漏,包括nil元素 flatMap更灵活,可变换维度,也能够自动解包,所以当我们对不符合元素,返回nil,最终的结果是过滤掉nil的,从而能够…

首先看一段Map函数的使用代码: Observable.create(new Observable.OnSubscribe<Integer>() { @Override public void call(Subscriber<? super Integer> subscriber) { subscriber.onNext(123); } }).map(new Func1<Integer, String>() { @Override public String call(…

前言 Swift 其实比 Objective-C 复杂很多,相对于出生于上世纪 80 年代的 Objective-C 来说,Swift 融入了大量新特性.这也使得我们学习掌握这门语言变得相对来说更加困难.不过一切都是值得的,Swift 相比 Objective-C,写出来的程序更安全.更简洁,最终能够提高我们的工作效率和质量. Swift 相关的学习资料已经很多,我想从另外一个角度来介绍它的一些特性,我把这个角度叫做「烧脑体操」.什么意思呢?就是我们专门挑一些比较费脑子的语言细节来学习.通过「烧…

前两篇Android RxJava的使用(一)基本用法.Android RxJava的使用(二)Action介绍了RxJava的基本用法,对Rxjava还不了解的请先看以上两篇.这篇为大家讲解RxJava中map和flatMap的使用. 参考:给 Android 开发者的 RxJava 详解(本文部分内容引用自该博客) 回顾 前两篇为大家介绍了使用RxJava打印多个字符串的方法 Observable.just("Hellow", "Wrold").subscrib…

转自https://blog.csdn.net/wynjauu/article/details/78741093 假如我们有这样一个需求给定单词列表["Hello","World"],你想要返回列表["H","e","l", "o","W","r","d"], 对于这样的需求,我们可能想到的第一个版本可能是这样子的: words…

转自:map和flatmap的区别 对于stream,   两者的输入都是stream的每一个元素,map的输出对应一个元素,必然是一个元素(null也是要返回),flatmap是0或者多个元素(为null的时候其实就是0个元素). flatmap的意义在于,一般的java方法都是返回一个结果,但是对于结果数量不确定的时候,用map这种java方法的方式,是不太灵活的,所以引入了flatmap. 对于Optional的map和flatmap: map是把结果自动封装成一个Optional,但是f…

作为spark初学者对,一直对map与flatMap两个函数比较难以理解,这几天看了和写了不少例子,终于把它们搞清楚了 两者的区别主要在于action后得到的值 例子: import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} object MapAndFlatMap { def main(args: Array[String]): Unit = { val sc = new SparkContext(new SparkConf().setAppName…

map将函数作用到数据集的每一个元素上,生成一个新的分布式的数据集(RDD)返回 map函数的源码: def map(self, f, preservesPartitioning=False): """ Return a new RDD by applying a function to each element of this RDD. >>> rdd = sc.parallelize(["b", "a", &quo…

今天我们来学习一下如何使用for表达式实现map.flatMap以及filter 首先,我们来看下map.map的功能是,传入一个list,通过一个函数f,将list中的元素A变成元素B的过程.最后得到由B形成的列表.这个过程如果由for循环实现的话,如下操作: for(element <- list) yield f(element) 接下来我们看下flatMap.flatMap的功能是,传入一个list,通过一个函数f,将list中的每个元素转换成一个列表,最后返回由这些列表中的所有元素构成…