斯卡拉 |减少（）函数

reduce()方法是一个高阶函数，它获取集合（数组、列表等）中的所有元素，并使用二元运算将它们组合以产生单个值。有必要确保操作是可交换的和关联的。匿名函数作为参数传递给 reduce函数。
语法：

val l = List(2, 5, 3, 6, 4, 7)
// returns the largest number from the collection
l.reduce((x, y) => x max y)

通过reduce方法选择数字进行操作的顺序是随机的。这就是为什么非交换和非关联操作不是首选的原因。
例子 ：

scala

// Scala program to
// print maximum value
// using reduce()
 
// Creating object
object GfG
{
     
// Main method
def main(args:Array[String])
{
    // source collection
    val collection = List(1, 3, 2, 5, 4, 7, 6)
 
    // finding the maximum valued element
    val res = collection.reduce((x, y) => x max y)
 
    println(res)
}
}

输出 ：

7

在上述程序中，reduce 方法选择随机对并找出特定对中的最大值。这些值再次相互比较，直到获得单个最大值元素。在 Spark 中使用弹性分布式数据集时，我们通常会使用 reduce() 方法和 map() 方法。 map() 方法帮助我们将一个集合转换为另一个集合，而 reduce() 方法允许我们执行一些操作。
使用 map() 和 reduce() 求平均值：
例子 ：

斯卡拉

// Scala program to
// print average
// using map() and reduce()
 
//Creating object
object GfG
{
     
// Main method
def main(args:Array[String])
{
    // source collection
    val collection = List(1, 5, 7, 8)
 
    // converting every element to a pair of the form (x,1)
    // 1 is initial frequency of all elements
    val new_collection = collection.map(x => (x,1))
 
    /*
    List((1, 1), (5, 1), (7, 1), (8, 1))
    */
 
    // adding elements at corresponding positions
    val res = new_collection.reduce( (a,b) => ( a._1 + b._1,
                                            a._2 + b._2 ) )
    /*
    (21, 4)
    */
 
    println(res)
    println("Average="+ res._1/res._2.toFloat)
}
}

输出：

(21, 4)
Average= 5.25

在上面的程序中，集合的所有元素都被转换为具有两个元素的元组。元组的第一个元素是数字本身，第二个元素是计数器。最初，所有计数器都设置为 1。输出本身是一个包含两个元素的元组：第一个值是总和，第二个值是元素的数量。
注意：reduce() 方法给出的输出类型与集合元素的类型相同。