Scala - HashMap 上的折叠操作示例 ** 不是 foldLeft

我对使用 Scala 很感兴趣，因为它似乎是并行化操作的好方法。我需要设计一种利用向量乘法的机器学习算法(很多都是如此)。我知道如何做算法，但我想做的是来自 HashMaps 的稀疏向量实现。几乎所有向量都存储为 HashMaps[Int, Double]，其中向量中给定 double 的索引是作为键的整数。

使用 Pythonish 伪代码，
==> {1:7, 2:6, 3:5, 4:4}

我想使用 fold、reduce、map ... 等定义点积函数，但我不想使用 foldLeft、reduceLeft ... 因为我希望它具有潜在的并行性，因为我的向量可以起来到 6000 多个维度，对于点积，顺序无关紧要。

我已经阅读了许多 foldLeft 和 reduceLeft 的例子，但我还没有找到如何使用 HashMap.fold 或 HashMap.reduce。

我对函数式编程有相当程度的了解，但我不了解 Scala 中的错误消息。这是我或多或少想要的模板。

object NGramAnalysis {
  def main(args: Array[String]) {
    val mapped = HashMap(1->1.2, 5->2.4)
    println(mapped.fold( .... What goes here ... )
  }
}

结论
我想要一个使用 HashMap.fold NOT foldLeft 和 HashMap.reduce 相同的实例

先感谢您。我已经挣扎了一段时间。

最佳答案

首先，fold 和 reduce 的区别在于 fold 需要一个额外的参数作为初始值，而 reduce 将集合中的第一个元素作为初始值，如果集合为空则抛出异常。因此， fold 比 reduce 更通用，所以从现在开始我将这两个函数都称为 fold。

为了使 fold 正常工作，您集合中的元素必须形成半群，也就是说，应该有一个二元运算，它也必须是关联的，也就是说，应该保持以下身份: (a `op` b) `op` c == a `op` (b `op` c) 。需要关联性是因为 fold 没有指定操作应用顺序，这在并行上下文中尤为重要。此操作用于执行折叠:

a1 `op` a2 `op` a3 `op` ... `op` an

如果reduce并行运行，它可以拆分集合并在一个线程中减少前半部分，在另一个线程中减少后半部分；然后使用相同的操作将它们的结果连接起来。只有当操作是关联的时，这才能正常工作。

正如我已经说过的，fold 方法有两个参数:初始值和一个 [关联] 二元运算符。例如，要并行连接字符串列表，您可以这样做:

val strings = Seq("a", "b", "c", "d", ...)
strings.par.fold("")(_ ++ _)  // or strings.par.reduce(_ ++ _) if you know that strings is non-empty

因此，要实现点积，您需要考虑要折叠/归约的集合以及执行此归约的二元运算符。

这是两个集合的点积的简单实现:

(c1 zip c2).par.map {
  case (e1, e2) => e1 * e2
}.reduce(_ + _)

也就是说，我们将这些集合压缩在一起，使用 * 运算符将它们的元素成对相乘，然后使用 + 运算符减少结果。当然，必须在 * 和 + 的元素上定义 c1 和 c2 。

然而，HashMap 是无序的，所以它的迭代顺序是不确定的。不能保证 zip 会连接具有相同键的元素，这使得上述点积的想法不正确。你需要做这样的事情:

c1.par.map {
  case (k, v) => v * c2(k)
}.reduce(_ + _)

在这里，我们没有压缩集合，而是使用第一个映射中的所有键在第二个映射中执行查找。

关于Scala - HashMap 上的折叠操作示例 ** 不是 foldLeft，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题：https://stackoverflow.com/questions/25321691/