6.7.2.1 处理列表

我们看一个有关使用筛选和映射更大的示例，在 F# 库中的两个函数适用于各种集合类型，但我们将只用它来处理我们已经很熟悉的列表；在 C# 中，这些方法可用于任何实现了 IEnumerable<T> 接口的集合，所以，我们将使用泛型 .NET List <T> 类。清单 6.21 显示了我们将要处理数据的初始化。

清单 6.21 有关城市人口的数据 (C# and F#)

// C# version using a simple class

class CityInfo {                           [2]

  publicCityInfo(string name, int population) {

   Name = name; Population = population;

  }

 public string Name { get; private set; }

 public int Population { get; private set; }

}

var places = new List<CityInfo> { newCityInfo("Seattle", 594210),      [3]

  newCityInfo("Prague", 1188126), new CityInfo("New York",7180000),

  newCityInfo("Grantchester", 552), new CityInfo("Cambridge",117900) };

// F# version using tuples

> let places =                          [1]

    [("Seattle", 594210); ("Prague", 1188126); ("NewYork", 7180000);

     ("Grantchester", 552); ("Cambridge", 117900) ];;

val places : (string * int) list

在 F# 中，我们将使用常见的例子，有关城市名字和人口的信息的列表[1]。虽然，我们可以把 F# 元组转换成我们已经实现的 Tuple 类，但这一次，我们会使用更典型 C# 表示，声明CityInfo 类[2]，用它创建包含城市信息的列表[3]。

在 C# 中，我们可以使用在 .NET 3.5 中的 Where 和 Select 方法处理数据，两者都是扩展方法，因此，能够使用通常的点表示法来调用：

var names =

 places.Where(city => city.Population > 1000000)

      .Select(city => city.Name);

另外，这也展示了使用高阶操作的好处。作为参数值给定的 lambda 函数，描述了筛选的条件（第一种情况），或为每个城市（第二种情况）指定返回值。这是我们必须指定的；但不需要了解集合的底层结构，也不指定应该如何获得结果，所有这些被封装在高阶操作中。

在 F# 中执行相同的操作。首先，想要筛选数据集，然后，只选择城市的名字。我们可以通过调用 List.filter，并用结果作为给 List.map 函数的最后参数。可以发现，这看起来很丑陋，且难于阅读：

let names =

 List.map fst

        (List.filter (fun (_, pop) -> 1000000 < pop) places)

当然，F# 可以做得更好。前面的 C# 版本之所以优雅，是因为编写的操作，与执行（先筛选，再映射）的顺序相同，可以把一个操作写在单独的一行上。在 F# 中，通过使用管道，能够得到相同的代码布局：

let names =

 places |> List.filter (fun (_, pop) -> 1000000 < pop)

      |> List.map fst

在这里，管道运算符首先将左边的值（places）传递给右边的筛选函数；下一步，把前面的操作结果传递给下一个操作（映射）。尽管我们使用这个运算符有相当一段时间了，但这个示例最终展示了为什么会被称为“管道”。数据元素依次通过管道进行处理，管道是由使用管道运算符，把几个操作链接起来创建的。

注意，操作的顺序有时重要，有时不重要。这里，我们必须先执行筛选；如果在第一步先做映射，得到的列表仅包含城市名字，就不会有人口的信息，而这是筛选所需要的。

在 F# 中写列表处理函数，可以把管理和其他函数式技术组合起来，比如散函数应用和函数组合。我们简单地看一下写处理代码时，下一个步应该做什么：

let names =

 places |> List.filter (snd >> ((<) 1000000))

      |> List.map fst

使用函数组合生成筛选函数，而没有显式使用 lambda 表达式。第一个函数是 snd，它返回元组的第二个元素；在这里，它表示人口。在组合中使用的第二个函数，是散应用运算符，我们仅指定第一个参数值，因此，会得到一个函数，当第二个参数值大于给定数字时，返回 true。

提示

写代码（不只是在函数风格中）时，应该始终考虑到，在以后需要对其进行修改时，理解代码是很困难的。在前面的示例中，使用函数组合的版本并不是特别简短，看上去也不更优雅；事实上，我们觉得其可读性比显式使用 lambda 函数的版本要差，因此，在这种情况下，我们更倾向于使用 lambda 表示法。很多情况下，函数组合能显著简化代码。不幸的是，没有简单的规则可以遵循，我们能提供的最好忠告，是使用常识，并想象有其他人试图理解这段代码。

处理集合数据是我们经常要做的任务，因此，编程语言的设计者都努力使其尽可能容易；现在，C# 和 F# 都提供了更方便的方式，来解决我们刚才用高阶函数实现的这个任务。理解高阶函数的原理是必要的，因为，它能处理任何数据结构，而不仅仅是列表。

C# 3.0 的查询表达式和 F# 的序列表达式

你可能已经看到过，在 C# 中使用查询表达式（query expressions）写数据查询的示例。使用这个功能写我们前面的代码，看起来像这样：

var names = from p in places

         where 1000000 < p.Population

         select p.Name

这经常作为一项关键的新功能来演示的，但它不会没有底层机制，比如 lambda 函数和高阶操作。我们已经关注使用这些，因为为学会显式使用它们时，能够用类似的函数式方法来处理任何数据，而不仅是集合。

简化的语法非常有用，在 F# 中也有类似的功能，称为序列表达式（sequence expressions）。我们将在第十二章讨论有关内容，但对于好奇的人来说，下面是用 F# 写的同样查询：

let names =

  seq{ for (name, pop) in places do

       if (1000000 < pop) then yield name }

它看起来非常像括起来，并用 seq 标记的普通代码块，这是故意的，因为在 F# 中，它是更通用的语言构造，也能用于处理其他值。在第十二章，我们将看到用它来处理选项值，也会看到 C# 查询表达式能用于类似的目的。

我们已经看过使用两个最常见的列表处理函数，它们非常有用，现在要深入了解第三个这样的函数，并自己来实现。

6.7.2.1 处理列表