通常，所有 6 折函数都将二元运算符应用于集合的每个元素。每一步的结果被传递到下一步（作为二元运算符的两个参数之一的输入）。这样我们就可以 累积
一个结果。

reduceLeft并reduceRight累积一个结果。

foldLeft并foldRight使用起始值累积单个结果。

scanLeft并scanRight使用起始值累积中间累积结果的集合。

积累

从左到右…

使用元素集合abc和二元运算符add，我们可以探索从集合的 LEFT 元素（从 A 到 C）前进时不同折叠函数的作用：

val abc = List("A", "B", "C")

def add(res: String, x: String) = { 
  println(s"op: $res + $x = ${res + x}")
  res + x
}

abc.reduceLeft(add)
// op: A + B = AB
// op: AB + C = ABC    // accumulates value AB in *first* operator arg `res`
// res: String = ABC

abc.foldLeft("z")(add) // with start value "z"
// op: z + A = zA      // initial extra operation
// op: zA + B = zAB
// op: zAB + C = zABC
// res: String = zABC

abc.scanLeft("z")(add)
// op: z + A = zA      // same operations as foldLeft above...
// op: zA + B = zAB
// op: zAB + C = zABC
// res: List[String] = List(z, zA, zAB, zABC) // maps intermediate results

从右到后…

如果我们从 RIGHT 元素开始并向后（从 C 到 A），我们会注意到现在二元运算符的 第二个
参数累积了结果（运算符是相同的，我们只是切换了参数名称以使其角色清晰):

def add(x: String, res: String) = {
  println(s"op: $x + $res = ${x + res}")
  x + res
}

abc.reduceRight(add)
// op: B + C = BC
// op: A + BC = ABC  // accumulates value BC in *second* operator arg `res`
// res: String = ABC

abc.foldRight("z")(add)
// op: C + z = Cz
// op: B + Cz = BCz
// op: A + BCz = ABCz
// res: String = ABCz

abc.scanRight("z")(add)
// op: C + z = Cz
// op: B + Cz = BCz
// op: A + BCz = ABCz
// res: List[String] = List(ABCz, BCz, Cz, z)

.

去累积

从左到右…

相反，如果我们要通过从集合的 LEFT 元素开始的减法来 反累积 一些结果，我们将通过res二元运算符的第一个参数来累积结果minus：

val xs = List(1, 2, 3, 4)

def minus(res: Int, x: Int) = {
  println(s"op: $res - $x = ${res - x}")
  res - x
}

xs.reduceLeft(minus)
// op: 1 - 2 = -1
// op: -1 - 3 = -4  // de-cumulates value -1 in *first* operator arg `res`
// op: -4 - 4 = -8
// res: Int = -8

xs.foldLeft(0)(minus)
// op: 0 - 1 = -1
// op: -1 - 2 = -3
// op: -3 - 3 = -6
// op: -6 - 4 = -10
// res: Int = -10

xs.scanLeft(0)(minus)
// op: 0 - 1 = -1
// op: -1 - 2 = -3
// op: -3 - 3 = -6
// op: -6 - 4 = -10
// res: List[Int] = List(0, -1, -3, -6, -10)

从右到后…

但是现在请注意 xRight 的变化！请记住，xRight 变体中的（反）累积值被传递给我们的二元运算符的 第二个 参数：res``minus

def minus(x: Int, res: Int) = {
  println(s"op: $x - $res = ${x - res}")
  x - res
}

xs.reduceRight(minus)
// op: 3 - 4 = -1
// op: 2 - -1 = 3  // de-cumulates value -1 in *second* operator arg `res`
// op: 1 - 3 = -2
// res: Int = -2

xs.foldRight(0)(minus)
// op: 4 - 0 = 4
// op: 3 - 4 = -1
// op: 2 - -1 = 3
// op: 1 - 3 = -2
// res: Int = -2

xs.scanRight(0)(minus)
// op: 4 - 0 = 4
// op: 3 - 4 = -1
// op: 2 - -1 = 3
// op: 1 - 3 = -2
// res: List[Int] = List(-2, 3, -1, 4, 0)

最后一个 List(-2, 3, -1, 4, 0) 可能不是你直觉所期望的！

如您所见，您可以通过简单地运行 scanX 来检查您的 foldX 正在做什么，并在每个步骤中调试累积的结果。

底线

• reduceLeft用或累加一个结果reduceRight。
• 如果您有一个起始值foldLeft，则累积一个结果。foldRight

• scanLeft用或累积中间结果的集合scanRight。

• 如果您想继续浏览集合，请使用 xLeft变体。

• 如果要向 后 浏览集合，请使用 xRight 变体。