Scala 使用求和逻辑通过属性从列表转换为映射

Question

我是 Scala 的新手，正在尝试使用如下所示的一些求和逻辑从列表转换为映射。

case class ProductProperty(name:String, value:Option[String]= None, options:List[OptionItem]=List())

case class OptionItem(title:Option[String], description:Option[String] = None , price:Int)

val properties = List(ProductProperty(name = "size", value = Some("val1") , options =  Some(List(OptionItem(price = 10) , OptionItem(price = 204))),
         ProductProperty(name = "size", value = Some("val2") , options = Some(List(OptionItem(price = 122) , OptionItem(price = 240))),
         ProductProperty(name = "color", value = Some("val3") , options = Some(List(OptionItem(price = 101) , OptionItem(price = 204))),
         ProductProperty(name = "color", value = Some("val13") , options = Some(List(OptionItem(price = 102) , OptionItem(price = 120))),
         ProductProperty(name = "Quantity", value = Some("ssval3") , options = Some(List(OptionItem(price = 1011) , OptionItem(price = 204))),
         ProductProperty(name = "Quantity", value = Some("ssval13") , options = Some(List(OptionItem(price = 1102) , OptionItem(price = 1210))
     )

我需要将其展平并根据他们的名称和计算价格创建新地图。

Map {
     "size" -> total price,
     "color" -> total price,
     "Quantity" -> total price
}

到目前为止我尝试过的：

val optList =   properties.map( list =>
      list.map(op => op.options
        .flatMap(i => List(ProductProperty(name = op.name, value = Some(i.value)))))
        .flatten
    )

val totalPrice = price.add(optList.map(list =>
      list.map(_.options)
        .flatten.map(_.price.getOrElse(0)).sum)
      .getOrElse(0))
    
Map((optList.map(_.name).getOrElse(List())) -> totalPrice)

但这是不正确的。

Answer 1

第一个问题是更正示例数据以使其编译。

case class OptionItem(title       :Option[String] = None
                     ,description :Option[String] = None
                     ,price       :Int)

case class ProductProperty(name    :String
                          ,value   :Option[String] = None
                          ,options :List[OptionItem] = List())

val properties =
  List(ProductProperty("size", Some("val1"), List(OptionItem(price = 10), OptionItem(price = 204)))
      ,ProductProperty("size", Some("val2"), List(OptionItem(price = 122), OptionItem(price = 240)))
      ,ProductProperty("color", Some("val3"), List(OptionItem(price = 101), OptionItem(price = 204)))
      ,ProductProperty("color", Some("val13"), List(OptionItem(price = 102), OptionItem(price = 120)))
      ,ProductProperty("Quantity", Some("ssval3"), List(OptionItem(price = 1011), OptionItem(price = 204)))
      ,ProductProperty("Quantity", Some("ssval13"), List(OptionItem(price = 1102), OptionItem(price = 1210))))

之后，应用 groupBy()、map() 和 fold() 或 reduce() 就是一件简单的事情。 Scala 2.13.x 同时提供所有 3 个。

properties.groupMapReduce(_.name)(_.options.map(_.price).sum)(_+_)
//res0: Map[String,Int] = Map(size -> 576, color -> 527, Quantity -> 3527)

对于旧的 Scala 版本，您必须将其分解为更小的步骤。

properties.groupBy(_.name)
          .map{case (k,v) => k -> v.map(_.options.map(_.price).sum).sum}

Answer 2

补充jwvh的回答，可以使用cats （也在2.12）稍微简化一下代码：

import cats.syntax.all._

val result = properties.foldMap {
  case ProductProperty(name, _, options) =>
    Map(name -> options.foldMap(_.price))
}
// result: Map[String,Int] = Map(size -> 576, color -> 527, Quantity -> 3527)

这里的技巧是 foldMap 将 map 和 foldLeft 合并为一个步骤；所以 options.foldMap(_.price) 本质上与 options.map(_.price).foldLeft(0)(_ + _)

相同

但是，最有趣的部分是 properties.foldMap，因为 Monoid for Maps 基本上将两个映射合并在一起，当它们具有相同的键时，它只是将其值组合在一起.

可以看到代码运行 here.

Scala 使用求和逻辑通过属性从列表转换为映射

Scala convert from list to map by property with sum logic

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Scala 使用求和逻辑通过 属性 从列表转换为映射

Scala convert from list to map by property with sum logic

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Scala 使用求和逻辑通过属性从列表转换为映射