如何以函数式方式实现按条件拆分List的grouping函数

嘿，这个需求在函数式编程里很常见，我们可以用纯函数式的方式（无可变状态、依赖折叠操作）来实现这个grouping函数，完全贴合你的要求：

函数实现 #

我们用foldLeft——函数式编程中处理列表聚合的经典工具——来实现，全程不使用可变变量，完全依赖不可变数据的逐步构建：

def grouping[T](xs: List[T], rule: T => Boolean): Tuple2[List[T], List[T]] =
  xs.foldLeft((List.empty[T], List.empty[T])) { case ((matches, nonMatches), elem) =>
    // 根据规则将当前元素分到对应的列表分支
    if (rule(elem)) (elem :: matches, nonMatches)
    else (matches, elem :: nonMatches)
  } match {
    // 因为foldLeft遍历元素时是往列表头部追加，最后反转恢复原列表的元素顺序
    case (matched, nonMatched) => (matched.reverse, nonMatched.reverse)
  }

调用验证 #

按照你给出的调用方式测试：

// 测试整数分组
println(grouping(List(1, 2, 100, 3, 4, 501, 12), (x: Int) => x >= 100))
// 测试字符分组
println(grouping(List('A', 'C', 'Z', 'T', 'O', 'P', 'N', 'M', 'Y'), (x: Char) => x >= 'J'))

输出结果和你预期的完全一致：

(List(100, 501), List(1, 2, 3, 4, 12))
(List(Z, T, O, P, N, M, Y), List(A, C))

额外小提示 #

其实Scala标准库已经内置了这个功能，直接调用xs.partition(rule)就能得到一模一样的二元组结果。不过手动用foldLeft实现的方式，能更直观地理解函数式编程中“通过折叠操作聚合不可变数据”的核心逻辑～

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Anna